デバイス上で動くAIエージェント向けの240億パラメータモデル LFM2.5-24B-A2B が公開(liquid.ai)

- このモデルは、総計240億のパラメータのうち、一度に20億だけを使って回答する推論モデルです。ノートパソコンなどの個人向け機器でツールを呼び出しながら作業を処理するよう作られており、重みはHugging Faceからダウンロードできます。 - Liquid AIは発表で、Qwen3.6-35B-A3Bと比べ、ツール利用およびエージェントのベンチマーク8個のうち5個で互角か上回ると述べました。同じ表で、コーディングベンチマークSWE-Bench Verifiedの得点は51.00で、Qwen3.6-35B-A3Bの66.20より低くなっています。 - Apple M5Maxで毎秒184トークンの処理速度と最大1.7倍速いという数値は、Liquid AIが自社のベンチマーク機器Pipetteで測定した開発元の主張です。独立した検証内容は原文にありません。