Liquid AI تطلق LFM2.5-2.6B: نموذج وكيل على الجهاز مع سياق 128K، واستدعاء الأدوات، وأوزان مفتوحة

أصدرت Liquid AI نموذج LFM2.5-2.6B، وهو نموذج وكيل يعمل بالكامل على الجهاز، حيث يخطط ويستدعي الأدوات ويتعامل مع المهام متعددة الخطوات على الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر الشخصية والروبوتات. يمتلك النموذج 2.69 مليار معلمة إجمالية، ونافذة سياق تبلغ 131,072 رمزًا، ومفردات تضم 128,000 رمزًا، وقد تم تدريبه مسبقًا على حوالي 34 تريليون رمز. تم إصدار نسختين: LFM2.5-2.6B-Base للضبط الدقيق و LFM2.5-2.6B بالتدريب اللاحق لأحمال العمل الوكيلة. نظرًا لأن الاستدلال يبقى محليًا، فإن البيانات لا تغادر الجهاز أبدًا وتكون التكلفة الحدية لكل تشغيل قريبة من الصفر. يُظهر النموذج نتائج تنافسية في استخدام الأدوات واتباع التعليمات مقارنة بنماذج أكبر منه بنحو أربعة أضعاف. كلا النسختين متاحتان للعموم على منصة Hugging Face بموجب ترخيص lfm1.0، مع أوزان بصيغ أصلية وGGUF وMLX وONNX، ودعم من اليوم الأول في llama.cpp وvLLM وSGLang وLM Studio. تتميز البنية بـ30 طبقة (22 كتلة التفاف قصيرة مزدوجة البوابة بالإضافة إلى 8 كتل انتباه مجمعة حسب المجموعات) وحجم مفردات يبلغ 128,000. تضمن التدريب عملية ما بعد التدريب من أربع مراحل تشمل الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، وتخصص المعلم مع التعلم المعزز، والتقطير متعدد المجالات عبر السياسة، والتعلم المعزز الوكيل باستخدام GRPO. تظهر المعايير أن النموذج يتصدر جميع معايير اتباع التعليمات المبلغ عنها وتقريبًا جميع معايير استخدام الأدوات، ويتخلف عن النماذج الأكبر مثل Qwen3.5-9B فقط في BFCLv4 والمهام البرمجية. يُنصح باستخدام النموذج لأحمال العمل الوكيلة، واستخدام الأدوات، واستخراج البيانات، وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG)، وسير العمل ذات السياق الطويل، ولكن ليس للبرمجة الوكيلة أو المهام كثيفة المعرفة.