Liquid AI が新しいオンデバイス向けモデル「LFM2.5-24B-A2B」を公開した。全体で24Bパラメータだが、1トークンあたり動くのは2Bだけで、手元の端末で道具を呼び出すエージェントを速く安く動かせるとしている。重みは公開（オープンウェイト）。
- Liquid AI が2026年10月13日、エージェント向けの新モデル「LFM2.5-24B-A2B」と、その学習前の土台「LFM2.5-24B-A2B-Base」を公開した。LFM2.5 シリーズでは最大・最後のモデルだとしている
- 全体のパラメータは24Bだが、1トークンの処理で実際に動くのは2Bだけ（MoE＝専門家の一部だけを使う構成）。Apple の M5 Max を積んだ MacBook Pro や AMD の Ryzen AI Max+ 395 のような手元の端末だけでエージェントを動かし続けても処理が軽いとしている
- 道具・エージェント系の8つのベンチマークのうち5つ（AutomationBench・BFCLv4・ToolSandbox・LiveClaw・τ³-Bench Banking）で、全体・活性パラメータともに「50%ほど多い」とする Qwen3.6-35B-A3B と同等以上だとしている。LiveClaw は48.09点（Qwen3.6-35B-A3B は38.19点）、AutomationBench は27.69点（同8.72点）。残りのうち PinchBench は83.18点対89.93点、WebArena Verified は26.75点対37.62点で下回っている。指示への忠実さを測る3つのベンチマークはすべて首位だとしている一方、知識中心のベンチマーク（GPQA Diamond・HLE・AA-Omniscience）やコーディング（SWE-Bench Verified・SciCode）では、より大きなモデルの方が高い
- 推論の速さは、Apple の M5 Max で184トークン/秒、AMD の Ryzen AI Max+ 395で114トークン/秒（比較したモデルの中で最速）。NVIDIA の B300 GPU 1枚では、高い同時実行数で毎秒2万1000トークン超を出せるとしている
- llama.cpp・MLX・vLLM・SGLang・ONNX に対応し、公開初日から動かせる。重みは Hugging Face で公開しているが、ライセンスは Apache などの標準的な名前ではなく、Liquid AI 独自のモデルライセンス（名称は発表には無い）
- API で使う場合は Liquid Console を通じて100万トークンあたり入力0.10ドル・出力1.00ドル（キャッシュ入力は0.05ドル）。端末上で自分で動かす分には料金は発生しない。月額プランの料金についての話は発表には無い
確かめた一次資料
この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。