Liquid AI تطلق LFM2.5-24B-A2B لأجهزة الذكاء الاصطناعي المحلية

أطلقت شركة Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B، وهو النموذج الأخير في عائلة LFM2.5، وفق ما أوردته aitimes.com. النموذج مفتوح الأوزان ويستهدف تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحلية، ويضم 24 مليار معامل إجمالي مع تفعيل نحو 2 مليار معامل لكل رمز اعتماداً على بنية الخبراء المتخصصين (mixture-of-experts).

وتقول الشركة إن النموذج أسرع بما يصل إلى 1.7 مرة في الاستدلال على الأجهزة المحلية من نماذج الخبراء المتخصصين المماثلة، وقد سجّل 184 رمزاً في الثانية على Apple M5 Max و114 رمزاً في الثانية على AMD Ryzen AI Max+ 395، بينما تجاوزت سرعته على وحدة معالجة واحدة من Nvidia B300 نحو 21 ألف رمز إخراج في الثانية عند التزامن العالي.

وفي اختبارات الوكلاء واستخدام الأدوات الثمانية، جاءت نتائجه أعلى من أو قريبة من Qwen3.6-35B-A3B في 5 اختبارات، أبرزها AutomationBench حيث سجّل 27.69 مقابل 8.72 للمنافس، وLiveClaw حيث سجّل 48.09 مقابل 38.19.

بيانات التدريب والتوفّر والأسعار

نمت بيانات التدريب المسبق من 17 تريليون رمز إلى 33 تريليون رمز، وطول السياق من 32,768 رمزاً إلى 131,072 رمزاً، وتضاعف حجم المفردات من 65 ألفاً إلى 128 ألفاً لتحسين معالجة النصوص غير اللاتينية. يتوفّر النموذج على Hugging Face وعبر llama.cpp وMLX وvLLM وSGLang وONNX، ويُسعّر استخدام API عند 0.10 دولار لكل مليون رمز إدخال، ودولار واحد لكل مليون رمز إخراج، و0.05 دولار لكل مليون رمز إدخال مخزّن مؤقتاً.

وكانت Liquid AI قد أطلقت سابقاً نماذج تتراوح بين 230 مليون و2.6 مليار معامل، وفق أيتايمز، وبُني LFM2.5-24B-A2B على النموذج السابق LFM2-24B-A2B. وسجّل Qwen3.6-35B-A3B في اختبار SWE-bench Verified نتيجة 66.20 مقابل 51.00 للنموذج الجديد، بحسب الأرقام المنشورة.