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@divid_lu49394 · 2026-10-14 22:01

前沿端侧 AI 研发公司 Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,重点提升本地 Agent 的推理和工具调用能力。上一代 LFM2-24B-A2B 主要强调运行效率,新版本保留 240 亿总参数、每次仅激活约 20 亿参数的设计,但预训练数据从 17 万亿增至 33 万亿 Token,上下文从 32K 扩至 131K。 新模型会先推理再回答,还直接在 OpenClaw、Hermes Agent、Pi 和 OpenCode 等 Agent 框架中进行强化学习,练习连续调用工具、处理返回结果和完成多步任务。官方演示中,一台 MacBook 无需调用云端模型 API,就能让 Hermes Agent 搜索 Hugging Face 热门项目、整理简报,并根据追问继续操作。 官方测试显示,新模型在苹果 M5 Max 上每秒可生成 184 Token,速度最高达到同类 MoE 模型的 1.7 倍。Agent 测试中,LiveClaw 得分 48.09,高于 Qwen3.6-35B-A3B 的 38.19;AutomationBench 得分 27.69,是 Qwen 的 3 倍多。不过,它在 SWE-bench Verified 编程测试中只有 51%,低于 Qwen 的 66.2%。

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