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标签：gpt-oss-20b×
6月18日
12:59
12:59@atomic_chat_hq@atomic_chat_hq
精选
Liquid 的 LFM2.5-8B-A1B（8B总参、1B激活）在 MacBook Pro M5 Max 上本地运行，与 OpenAI 的 gpt-oss-20b 对比工具调用能力。面对需执行7个工具调用的旅行规划任务，LFM2.5-8B-A1B 全部成功，而 gpt-oss-20b 仅完成 3 个。内存方面，LFM2.5-8B-A1B 仅用 4.8 GB，远低于对手的 11 GB。速度上，LFM2.5-8B-A1B 达到 266 tok/s，总耗时 6.9 s，而 gpt-oss-20b 为 146 tok/s 和 15.0 s。该模型利用 38T 训练 token 的 MoE 架构，实现了小参数下的高效工具调用。
AI模型LiquidLFM2.5-8B-A1Bgpt-oss-20b工具调用MoE
推荐理由：Liquid 这个 8B MoE 模型只用 4.8GB 内存就比 OpenAI 20B 模型多调用了一倍工具，速度还快两倍，本地跑 agent 任务很实用。
原文
6月16日
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6月12日
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6月11日
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5月31日
05:10
05:10rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选72°
atomic.chat 在 MacBook Pro M5 Max 64GB 上对比了本地 AI 智能体的工具调用能力。Liquid 的 LFM2.5-8B-A1B 模型（8B 参数，MoE 架构）在规划旅行任务中，成功完成所有 7 次外部工具调用（天气查询、货币转换、邮件和提醒），而 gpt-oss-20b 仅完成 3/7 次。LFM2.5-8B-A1B 运行速度达 266 tok/s，内存占用仅 4.8GB，而 gpt-oss-20b 为 146 tok/s 和 11GB。这表明工具调用本质上是控制问题而非语言问题，更小但训练更聚焦的模型可以胜过更大但泛化的模型。
AI模型本地模型工具调用智能体LFM2.5-8B-A1Bgpt-oss-20b
推荐理由：做本地 AI 智能体或工具调用开发的团队，这个对比直接告诉你：模型大小不是关键，控制能力才是。LFM2.5-8B-A1B 的性价比碾压，值得在本地部署试试。
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