精选理由
本地 Agent 开发者终于不用等大模型了——1.5B 活跃参数就能跑出接近 4 倍参数模型的效果，笔记本就能部署，隐私和延迟都解决了，做本地自动化的建议直接试。
Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B 模型，这是一个 8B MoE 模型，但仅需 1.5B 活跃参数即可运行。该模型经过 38T tokens 训练和大规模 RL，支持 128K 上下文，工具调用和多步 Agent 能力接近 4 倍参数模型。单台笔记本即可运行完整本地 Agent 循环，延迟低且全程隐私安全，无需调用 GPT-4o 或 Claude。支持 llama.cpp、MLX、vLLM 等框架，覆盖 Apple、NVIDIA、AMD 硬件，表明本地 Agent 落地比预期更快。
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Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B 模型，这是一个 8B MoE 模型，但仅需 1.5B 活跃参数即可运行。该模型经过 38T tokens 训练和大规模 RL，支持 128K 上下文，工具调用和多步 Agent 能力接近 4 倍参数模型。单台笔记本即可运行完整本地 Agent 循环，延迟低且全程隐私安全，无需调用 GPT-4o 或 Claude。支持 llama.cpp、MLX、vLLM 等框架，覆盖 Apple、NVIDIA、AMD 硬件，表明本地 Agent 落地比预期更快。
很多人还在等参数更大的模型才能跑好本地Agent！ Liquid AI的LFM2.5-8B-A1B却用1.5B active参数就已经做到了。 这个8B MoE训练了38T tokens加大规模RL，上下文直接128K，工具调用和多步agent能力很强，能接近4倍参数模型的表现。 单台笔记本就能跑完整本地agent loop，延迟低、全程隐私安全，不用调用GPT-4o或Claude。 支持llama.cpp、MLX、vLLM等框架，覆盖…