Liquid AI 发布端侧 MoE 模型 LFM2.5-24B-A2B

先了解这件事

Liquid AI 发布开源权重推理模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 激活约 2B，定位为可在笔记本和 PC 上本地运行快速、私密智能体的模型。基础版 LFM2.5-24B-A2B-Base 与后训练版 LFM2.5-24B-A2B 均开放权重，已在 Hugging Face 和其 Playground 上线，随后也在 OpenRouter 上线。

据 OpenRouter 介绍，该模型为 MoE 架构，上下文扩展至 131K tokens，词表 128K，使用 33T 预训练 tokens，面向本地 Agent 与工具调用多步任务；OpenRouter 称其在 agentic 和 tool-use 任务上可与总参数和激活参数多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 竞争。MarkTechPost 称其在 Apple M5 Max 上通过 llama.cpp Q4_K_M 达到 184 tok/s。

API 推理方面，用户可注册 Liquid Console 获得 2 美元起始额度；模型定价为每百万输入 token 0.10 美元（缓存输入 0.05 美元），每百万输出 token 1.00 美元。据 MarkTechPost，权重采用基于 Apache 2.0 的 LFM Open License v1.0，公司年收入达到 1000 万美元后免费商用结束。