A.I.AI
LFM2.5-24B-A2B: 高速なオンデバイスエージェント向け推論モデルを公開
LFM2.5-24B-A2B: Built for fast on-device agents
YHacker News
AIが原文を翻訳・要約しています
Liquid AIは、総パラメータ数24B・アクティブパラメータ数2Bのオープンウェイト推論モデル「LFM2.5-24B-A2B」をリリースした。前モデルから語彙数やコンテキスト窓(131,072トークン)を拡張し、33Tトークンの事前学習や強化学習パイプラインを適用している。エージェント向けベンチマークではAutomationBenchなどでQwen3.6-35B-A3Bを上回り、Apple M5 Maxで184 tokens/s、単一のNVIDIA B300で最大21K tokens/sの高速推論を実現する。llama.cppやMLX、vLLMなどに初期対応し、Hugging FaceやAPIで提供される。
KEY POINTS要点記事から抽出した重要情報
- Liquid AIが、総パラメータ数24B・アクティブ2Bのオープンウェイト推論モデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開した。
CONTEXT文脈編集部による背景整理
オンデバイスでのエージェント実行に適した高効率・低アクティブパラメータモデルの登場により、端末側での高度なAI機能実装コストが下がり、エッジAI領域の商用展開が加速する可能性がある。
原文を読むAnalyzed at 2026年10月15日 10:02