LFM2 24B A2B
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LiquidAI 发布 LFM2.5-24B-A2B，用于高效的设备端 AI 代理
LiquidAI 发布了 LFM2.5-24B-A2B，这是一款新的以推理为重点的语言模型，专为高效的设备端代理部署而设计。尽管其参数少于 Qwen3.6-35B-A3B 等竞争对手，但它在代理任务和工具使用方面表现出竞争力，在 CPU 和 GPU 上均实现了高推理速度。该模型的架构在其前代产品的基础上进行了扩展，拥有更大的上下文窗口和词汇量，并经过多阶段的后训练过程以增强其代理能力。
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探索参数量为 2B 的 MoE 模型以适应资源受限系统
r/LocalLLaMA 上的讨论探讨了约 20 亿活跃参数的混合专家（MoE）模型这一细分领域。虽然拥有 10 亿活跃参数的较小 MoE 模型和拥有 30 亿或更多活跃参数的较大模型更为常见，但 20 亿活跃参数的范围似乎讨论较少。其中重点介绍了 LFM2 24B A2B、Mellum 2 12B A2.5B、Moondream 3.1 9B A2B、VAETKI 20B A2B、DeepSeek V2 Lite 16B A2.4B…
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Liquid AI 发布 LFM2-24B-A2B，一款高效的 24B 参数 MoE 模型
Liquid AI 发布了其 LFM2-24B-A2B 模型的早期检查点，这是一种稀疏专家混合（MoE）架构，总参数量为 240 亿，每个 token 激活参数量为 20 亿。该模型证明了 LFM2 架构能够有效地扩展到更大的规模，并且随着该系列的不断发展，在基准测试中观察到了持续的质量提升。LFM2-24B-A2B 设计为可容纳在 32GB RAM 中，旨在部署在云和边缘环境，包括消费级笔记本电脑和台式机。