Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B：具备128K上下文、工具调用和开放权重的端侧智能体模型

Liquid AI发布了LFM2.5-2.6B，这是一款完全在设备端运行的智能体模型，可在手机、笔记本电脑、个人电脑和机器人上规划、调用工具并处理多步骤任务。该模型总参数为26.9亿，上下文窗口为131072个标记，词汇量为128000个标记，预训练数据约为34万亿个标记。发布了两个检查点：LFM2.5-2.6B-Base用于微调，以及针对智能体工作负载进行后训练的LFM2.5-2.6B。由于推理过程在本地进行，数据不会离开设备，每次运行的边际成本接近于零。该模型的工具使用和指令遵循得分与约为其四倍大小的模型相当。两个检查点均在Hugging Face上以lfm1.0许可证公开，提供原生、GGUF、MLX和ONNX格式的权重，并支持llama.cpp、vLLM、SGLang和LM Studio的当日集成。架构包括30层（22个双门控短卷积块和8个分组查询注意力块），词汇量为128000。训练采用四阶段后训练流程，包括监督微调、带强化学习的教师专业化、多领域在线蒸馏以及使用GRPO的智能体强化学习。基准测试显示，该模型在所有报告的指令遵循基准和几乎所有工具使用基准上均领先，仅在BFCLv4和编码任务上落后于Qwen3.5-9B等较大模型。该模型推荐用于智能体工作负载、工具使用、数据提取、检索增强生成和长上下文工作流，但不适用于智能体编码或知识密集型任务。