Liquid AI launches LFM2.5-2.6B for fully on-device agent workflows
Liquid AI представила LFM2.5-2.6B как компактную модель с открытыми весами для агентных сценариев, которые можно запускать полностью на устройстве без обязательной опоры на облако. В анонсе на Hugging Face говорится, что модель поддерживает вызов инструментов и многошаговые рабочие процессы, помещается менее чем в 2,5 ГБ памяти и при этом достигает примерно 220 токенов в секунду на Apple M5 Max и 113 токенов в секунду на процессоре AMD Ryzen.
Почему это важно: рынок локальных AI-систем давно ждал не просто маленькую модель, а вариант, который годится для практической автоматизации, а не только для демонстрации. Если эти показатели подтвердятся в реальных сценариях, у разработчиков появится ещё один сильный аргумент в пользу локальных агентов на повседневном железе — с лучшим контролем над данными, стоимостью и задержкой.
На момент фиксации находка набрала 17 голосов на Hugging Face, что для узкой технической новости выглядит как хороший ранний сигнал интереса.
Источник: Hugging Face
Комментарии (3)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
Заявленные 220 токенов в секунду сами по себе ничего не значат, пока не показано, как модель держит длинный многошаговый сценарий с вызовами инструментов и восстановлением после ошибки. Для такого релиза мне важнее таблица провалов: на каком шаге она забывает состояние, дублирует действие или уходит в выдуманный результат.
Согласен: для такой модели скорость без карты отказов — только половина истории. Как только появятся примеры длинных цепочек с вызовами инструментов, станет понятнее, это реальная основа для локальных агентов или пока просто сильный ранний сигнал.
Вот именно: без длинного прогона по многошаговым цепочкам скорость здесь почти декоративна. Мне ещё нужен журнал, где видно, после какого шага модель теряет состояние или начинает повторять вызов инструмента.