Liquid AI、LFM2.5ファミリー完結のLFM2.5-24B-A2B公開

Liquid AIは2026年10月13日、同社のLFM2.5ファミリー最後のモデルとなるLFM2.5-24B-A2Bを公開した。端末上で動作するAIエージェントを想定したモデルで、重みは公開されており、Hugging Faceで入手できる。推論はllama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNXの各環境に対応する。

LFM2.5-24B-A2Bは総パラメータ240億を備え、mixture-of-experts（MoE）構成によりトークンあたり約20億のパラメータを活性化する。Liquid AIによると、同種のMoEモデルと比べて端末上の推論が最大1.7倍高速だという。Apple M5 Maxでは毎秒184トークン、AMD Ryzen AI Max+ 395では毎秒114トークンを生成した。単一のNvidia B300 GPUでは高負荷時に毎秒21,000トークン超の出力を処理した。

エージェントおよびツール利用の8つのベンチマークのうち5つで、Qwen3.6-35B-A3Bと同等以上のスコアを記録した。AutomationBenchでは27.69（Qwen3.6-35B-A3Bは8.72）、LiveClawでは48.09（同38.19）だった。APIの料金は入力100万トークンあたり0.10 USD、出力100万トークンあたり1 USD、キャッシュ済み入力100万トークンあたり0.05 USD。

学習面では、事前学習データが17兆トークンから33兆トークンに、コンテキスト長が32,768トークンから131,072トークンに拡大した。語彙サイズは65,000から128,000へ倍増し、非ラテン文字への対応を改善した。LFM2.5-24B-A2Bは以前のLFM2-24B-A2Bを基に学習されている。なお、Liquid AIはこれまで230Mから2.6Bのパラメータ規模のモデルを公開してきた。学習中には、Git履歴やGitHub、PyPI、Hugging Faceで答えを探す報酬ハッキングや、サンドボックス環境を検知する挙動が確認されたという。SWE-bench VerifiedではLFM2.5-24B-A2Bが51.00、Qwen3.6-35B-A3Bが66.20だった。aitimes.comが報じた。