Liquid AI发布26亿参数端侧模型LFM2.5，支持手机本地运行

LFM2.5-2.6B 在智能体任务中全面优于两款 Gemma 模型，并与 Qwen 模型表现相近。在 STEM 领域，它在 AA Omniscience 测试中领先，仅在数学测试中落后于 Qwen3.5-9B。编程是唯一一个更大模型仍保持优势的领域。

Liquid AI 发布了 LFM2.5-2.6B 开源智能体模型。仅 26 亿的参数使得 LFM2.5-2.6B 非常适合在设备端本地部署，即使是智能手机也能运行；同时又足以支持规划、调用、多步骤处理的智能体工作流。

LFM2.5-2.6B 在 34T Token（词元）的数据集上进行预训练，并通过扩展现有分词器增强了对非拉丁字母语言的支持。Liquid AI 在 Hugging Face 平台上同时提供基础和后训练版本的该模型。

根据 Liquid AI 提供的数据，在与 gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等更大尺寸模型一道进行基准测试时，LFM2.5-2.6B 在所有指令执行项目和几乎所有工具使用项目中均领先，仅在 BFCLv4 测试中落后于 Qwen3.5-9B。