LFM2.5-24B-A2B - 로컬 AI 에이전트에 특화한 고속 추론 모델
- Liquid AI가 기기 안에서 빠르게 도구를 호출하고 여러 단계의 작업을 수행하도록 설계한 공개 가중치 모델. 전체 240억 개 파라미터 중 토큰당 20억 개만 활성화하는 MoE 구조
- 최종 답변 전에 사고 과정을 생성하며, 이전 모델보다 컨텍스트를 131,072토큰으로 4배 확대. 사전학습 데이터를 늘리고 실제 에이전트 실행 환경에서 후학습
- 자체 평가에서 도구 호출과 지시 이행에 강점을 보이며, AutomationBench는 Qwen3.6-35B-A3B의 8.72점 대비 27.69점 기록. 지식 중심 작업과 코딩에서는 더 큰 비교 모델들이 우세
- Q…
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