何が起きたか
Liquid AIがLFM2.5-24B-A2Bを公開。24BパラメータのMoEモデルで、有効パラメータは2.45B、33兆トークンで事前学習しエージェント用途に調整。
なぜ重要か
エージェントのベンチマークでGemma-4-26B-A4B-itやQwen3.6-35B-A3Bなどより大規模な競合を上回り、オンデバイスエージェントの基盤として最適だと訴求している。
誰に効くかノートPCやデスクトップでローカルAIエージェントを構築する開発者やITチームは、クラウドAPI呼び出しなしでLFM2.5-24B-A2Bを実行できる。デモではHermes Agentが完全にオンデバイスで動作している。
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Liquid AIのLFM2.5-24B-A2Bは、有効パラメータがわずか2.45Bの24BパラメータMixture-of-Expertsモデルで、33兆トークンで事前学習し、さらにエージェントワークフロー向けに訓練されている。Qwen3.6-35B-A3BやGemma-4-26B-A4B-itといったより大規模なモデルに対抗する位置づけで、AutomationBenchやBFCLv4などのエージェント試験で高いスコアを出す。llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNXがすでに対応しているため、WindowsやMacでローカル実行できる。デモではHermes AgentがLFM2.5-24B-A2Bを1台のノートPC上で動かし、クラウドAPI呼び出しもキーも使わない様子が示されている。
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