Liquid AI发布LFM2.5-24B-A2B端侧推理模型
Liquid AI发布LFM2.5-24B-A2B，总参数240亿、激活约24.5亿，定位端侧私有智能体的纯文本推理模型。资料称其工具调用可与更大模型竞争，并支持多种推理框架。价格与国内可用性未知。
要点
- 总参数24B、激活约2.45B，40层、64专家取前4，上下文131072，训练预算36万亿token，并支持中文等16种语言。
- 资料称LiveClaw得分48.09，高于Qwen3.6-35B-A3B的38.19；另给出Apple M5 Max每秒184 token、单张B300最高约2.1万输出token的速度数据。
- 模型会先思考再作答，默认使用Python风格工具调用；另有FP8、GGUF、ONNX、MLX等格式，DSpark草稿模型标注即将推出，价格与国内可用性未知。
为什么值得看
它以约2.45B激活参数承载24B总参数，强调先思考再回答、工具调用和端侧私有智能体，并用较低激活量换取推理速度。
谁会受影响
面向需要在设备或服务端运行推理、调用工具的开发者与智能体团队；资料不建议单独用它承担重知识任务。
今天就能怎么试
资料给出Transformers、vLLM、SGLang、Docker Model Runner，以及GGUF、ONNX、MLX等加载路径，模型名为LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B。国内可用性与价格未知，本条未实测。
原始来源
1LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B (Model) · Hugging Face 热门模型 · 2026年10月12日✓ 已打开核对本条由 AI 根据上面的原始来源整理，经编辑审核后发布。数字和结论以原文为准，发现错误欢迎反馈。
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