Американская компания Liquid AI выпустила LFM2.5-24B-A2B – крупнейшую модель семейства LFM2.5, предназначенную для локальной работы ИИ-агентов с документами, программными инструментами и многоэтапными заданиями.
Модель построена на архитектуре (MoE). При общем объёме 24 млрд параметров для обработки каждого токена задействуется только 2,45 млрд, что сокращает вычислительную нагрузку.
🔻 Основные характеристики:
– контекст – 131 072 токена;
– предварительное обучение – 33 трлн токенов;
– поддержка вызова инструментов и многошаговых рассуждений.
Главное отличие – специализированное обучение для агентных систем. На заключительном этапе модель обучалась с подкреплением непосредственно в Hermes Agent, OpenCode, Pi и OpenClaw, выполняя задания с обращением к инструментам.
По испытаниям Liquid AI, модель превосходит более крупную Qwen3.6-35B-A3B в ряде агентных задач: LiveClaw – 48,09 против 38,19, AutomationBench – 27,69 против 8,72. При этом в сложном программировании Qwen сохраняет преимущество.
🔻 Локальный запуск
Уже доступны версии GGUF:
– Q4_0 – 13,6 ГБ;
– Q4_K_M – 14,5 ГБ;
– Q5_K_M – 17 ГБ;
– Q6_K – 19,7 ГБ.
На компьютере с 8 ГБ видеопамяти и 32 ГБ ОЗУ возможен запуск Q4_K_M с частичной выгрузкой модели в оперативную память. Однако скорость будет зависеть от пропускной способности памяти и размера контекста.
Практика: запуск через Ollama
ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-GGUF:Q4_K_MПосле загрузки модель работает локально. Для создания полноценного агента её можно подключить через llama.cpp к Hermes Agent, Pi или OpenCode, предоставив доступ к файлам, поиску и другим инструментам.
На Apple M5 Max разработчики получили 184 токена/с, но это результат конкретной конфигурации, а не гарантированная скорость на любом ПК.
🔵 Практическое значение – возможность создавать локальных аналитических агентов, которые самостоятельно обращаются к инструментам, обрабатывают документы, сопоставляют сведения и готовят результаты. Для задач, требующих специальных знаний, модель дополняется веб-поиском или поиском по собственному архиву.