Liquid AI发布LFM2.5-2.6B端侧小模型，支持智能手机本地运行
LiquidAI发布LFM2.5-2.6B开源智能体模型，拥有26亿参数，可在智能手机等设备端本地运行，支持规划、调用等智能体工作流。该模型在34TToken数据集上预训练，扩展分词器增强非拉丁字母支持。基准测试显示，其在指令执行和工具使用项目中优于多款更大参数模型，仅在BFCLv4测试中落后于Qwen3.5-9B，编程领域仍为更大模型占优。
8月5日，人工智能初创企业Liquid AI正式发布了LFM2.5-2.6B开源智能体模型。你可能会想，26亿参数，放在今天动辄百亿、千亿的模型海里，算个啥？但它的亮点恰恰就在这儿——参数虽小，却足以支撑规划、调用、多步骤处理这类智能体工作流，而且能在设备端本地部署，连智能手机都能跑得动。换句话说，真正让AI“到手即用”的本地化落地，又多了一个实用选项。
训练数据方面，LFM2.5-2.6B在34T Token（词元）的数据集上完成了预训练，并且通过扩展原有分词器，增强了对非拉丁字母语言的支持。Liquid AI同时提供了基础版本和后训练版本，已经在Hugging Face平台开放下载。
基准测试结果有点意思。Liquid AI拿它跟gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B这些尺寸更大的模型做了对比。在所有指令执行项目和几乎所有工具使用项目中，LFM2.5-2.6B都跑在前面，唯有一个例外：BFCLv4测试中输给了Qwen3.5-9B。整体来看，它在智能体任务上全面优于两款Gemma模型，与Qwen模型的表现也相当接近。
在STEM领域，LFM2.5-2.6B在AA Omniscience测试中领先，只是在数学测试中落后于Qwen3.5-9B。编程则是唯一一个更大模型仍保持优势的领域。这么一比较，26亿参数能做到这个程度，确实有点东西。
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