Liquid AI发布LFM2.5：26亿参数端侧智能体，实现手机本地化运行

AI初创公司Liquid AI近日推出了专为智能体工作流打造的LFM2.5-2.6B模型。该模型拥有26亿参数，最大的亮点在于无需依赖云端API，能够在智能手机等边缘设备上实现完全本地化运行，为用户提供低延迟、高隐私的智能体体验。

在技术构建上，该模型基于34万亿词元进行预训练，并整合了监督微调、多领域策略蒸馏及智能体强化学习等四个后训练阶段。这种深度优化赋予了它强大的逻辑规划、工具调用能力。测试数据显示，LFM2.5-2.6B在处理多步骤任务时的表现，足以比肩规模近其四倍的大型模型。

该模型在硬件适配方面表现优异，支持llama.cpp、MLX和vLLM等主流框架。在M5Max芯片上，其推理速度可达220 token/秒，在手机端亦能保持稳定高效的30 token/秒，标志着端侧高性能智能体正式迈向实用化阶段。目前，该模型已在Hugging Face开源。