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Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：面向端侧 Agent 的 2B 激活 MoE 模型
原标题: Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：面向端侧 Agent 的 2B 激活 MoE 模型
📋总体概括
Liquid AI 发布开源权重推理模型 LFM2.5-24B-A2B，这是一款总参数 24B、激活参数仅 2B 的 MoE 模型，专为端侧 Agent 场景设计。该模型在 LiveClaw 基准上得 48.09 分，在 Apple M5 Max 上解码速度达 184 tokens/s，兼顾推理能力与本地部署效率，反映出端侧小激活大模型正成为 Agent 落地的新竞争点。
⚡关键信息
- ▸Liquid AI 开源发布 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、激活参数仅 2B 的 MoE 推理模型
- ▸模型定位端侧本地 Agent，可在消费级硬件上直接运行
- ▸在 LiveClaw 基准测试中取得 48.09 分
- ▸在 Apple M5 Max 上解码速度达 184 tokens/s，满足交互式 Agent 响应需求
- ▸采用开源权重发布，降低本地 Agent 开发者的部署门槛
🔥犀利点评
2B 激活跑出端侧 Agent 可用的推理能力，Liquid AI 显然在赌「大 MoE 稀疏化+本地部署」这条路线。184 tokens/s 的 M5 Max 数据比榜单分数更实在——端侧 Agent 的瓶颈从来不是智商而是延迟和内存。但 LiveClaw 这类新基准缺乏横向可比性，48.09 分到底是强是弱，得等第三方复测再下结论。
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