LiquidAI LFM2.5-24B-A2B: 24B parametreli, 2B aktif parametreli hızlı ve özel ajan modeli

LiquidAI, LFM2.5 ailesinin en büyük ve son üyesi olan LFM2.5-24B-A2B'yi tanıttı. Model, toplam 24 milyar parametreye sahipken, her token için yalnızca 2,45 milyar aktif parametre kullanıyor; bu sayede akıl yürütme süreci hem hızlı hem de enerji açısından verimli hale geliyor. LFM2.5-24B-A2B, 40 katmandan oluşuyor; bunların 30'u çift kapılı kısa konvolüsyon blokları ve 10'u GQA (Gated Query Attention) içeriyor. Her MoE bloğunda 64 uzman bulunuyor ve top‑4 yönlendirme mekanizmasıyla aktif uzmanlar seçiliyor.

Model, 128 000 kelime hazinesi ve 131 072 token uzunluğunda bir bağlam penceresi sunarak, uzun metinlerde tutarlı akış sağlayabiliyor. İngilizce, Arapça, Çince, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Japonca, Korece, Portekizce, İspanyolca, Vietnamca, Tayca, Endonezyaca, Hintçe, Rusça ve Lehçe dahil olmak üzere 15 dili destekliyor. Bu çokdilli yapı, küresel geliştiricilerin ve işletmelerin yerel pazarlara uyarlanmış çözümler üretmesini kolaylaştırıyor.

Performans açısından LFM2.5-24B-A2B, Qwen3.6-35B-A3B gibi yaklaşık %50 daha fazla toplam ve aktif parametreye sahip modellerle rekabet edebiliyor. LiveClaw benchmark'inde 48.09 puan alarak, Qwen3.6-35B-A3B'nin 38.19 puanını geride bıraktı. Ayrıca, Apple M5 Max çipinde 184 token/s ve tek bir NVIDIA B300 GPU'da 21 000 token/s çıkış hızıyla, benzer MoE tabanlı modellerden %1.7 daha hızlı çalışıyor. Bu hız, özellikle gerçek‑zamanlı araç‑kullanımı ve ajan‑odaklı görevlerde kritik bir avantaj sağlıyor.

LFM2.5-24B-A2B, Hugging Face üzerinden GGUF formatında indirilebilir ve ücretsiz bir demo playground'u (playground.liquid.ai) aracılığıyla deneme imkanı sunuluyor. Model, gizlilik odaklı, cihaz içinde çalışan AI ajanları geliştirmek isteyen araştırmacılar ve şirketler için tasarlandı; düşük gecikme, yüksek verimlilik ve geniş dil desteği, on‑premise çözümlerin ölçeklenebilirliğini artırıyor.