詳細を読む
Liquid AIは2026年10月13日、端末上で高速かつプライベートに動くAIエージェント向けのオープンウェイトモデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開しました。総240億パラメーターのうち各トークンで20億だけを動かす構造により、道具利用と指示追従の性能を保ちながら、Apple M5 Maxで毎秒184トークンの高速推論を実現したとしています。
モデルは40層で、各MoEブロックに64個の専門家を置き、上位4個を選ぶ構成です。文脈長は3万2000から13万1000トークンへ拡大しました。語彙も6万5000から12万8000へ倍増し、非ラテン文字の処理を改善しています。
事前学習量は約17兆から約33兆トークンへ拡大し、中間学習では推論、数学、コード、多言語、長文脈を重点的に追加しました。仕上げでは教師あり調整、専門教師、蒸留、エージェント向け強化学習など5段階を採用しています。道具呼び出しと複数ターンの軌跡も学習全体に含めました。
16種類の評価で比較した中では最小のモデルですが、総規模と稼働規模が約50％大きいMoEモデルと競合する結果でした。道具利用・エージェント評価8種のうち5種で首位か同率となり、指示追従の3評価ではすべて首位です。一方、知識量やコーディングを重視する課題では大型モデルが優位なため、検索やウェブ参照との併用を推奨しています。
端末推論ではApple M5 Maxで毎秒184トークン、Ryzen AI Max+ 395で毎秒114トークンを記録しました。比較したMoEの中で最大1.7倍高速で、メモリ使用量も最小としています。NVIDIA B300を1基使う高並列処理では、毎秒2万1000超の出力トークンに達します。
公開初日からllama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNXに対応します。OpenClaw、Hermes Agent、Piなどの実行基盤からローカル接続でき、用途別の追加学習も可能です。調整済みモデルと基盤モデルの重みはHugging Faceで公開されています。