想在手机上跑智能体？Liquid AI 这个 2.6B 小模型本地就能跑，指令和工具调用还干翻了不少大模型。
Liquid AI 推出 LFM2.5-2.6B 开源智能体模型，参数仅 26 亿，可在智能手机上本地运行。该模型在 34T Token 数据集上预训练，并增强了对非拉丁字母语言的支持。基准测试显示，LFM2.5-2.6B 在指令执行和几乎所有工具使用项目中领先 gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it、Qwen3.5-4B 等更大模型，仅在 BFCLv4 中落后于 Qwen3.5-9B。在 STEM 领域，AA Omniscience 测试领先，编程仍是更大模型的优势领域。
Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B 端侧小模型，支持智能手机本地运行
IT之家 8 月 5 日消息，人工智能初创企业 Liquid AI 当地时间昨日发布 LFM2.5-2.6B 开源智能体模型。仅 26 亿的参数使得 LFM2.5-2.6B 非常适合在设备端本地部署 ，即使是智能手机也能运行；同时又 足以支持规划、调用、多步骤处理的智能体工作流 。 IT之家了解到，LFM2.5-2.6B 在 34T Token（词元）的数据集上进行预训练，并通过扩展现有分词器增强了对非拉丁字母语言的支持。Liquid AI 在 Hugging Face 平台上同时提供基础和后训练版本的该模型。 根据 Liquid AI 提供的数据，在与 gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等更大尺寸模型一道进行基准测试时， LFM2.5-2.6B 在所有指令执行项目和几乎所有工具使用项目中均领先 ，仅在 BFCLv4 测试中落后于 Qwen3.5-9B。 LFM2.5-2.6B 在智能体任务中全面优于两款 Gemma 模型，并与 Qwen 模型表现相近。在 STEM 领域，它在 AA Omniscience 测试中领先，仅在数学测试中落后于 Qwen3.5-9B。编程是唯一一个更大模型仍保持优势的领域。
- Hugging Face: Blog08-04 13:58原文