Liquid AI发布了LFM2.5-8B-A1B，这是一个MoE小型大模型，总参数8.3B，但推理时仅激活约1.5B参数，支持128K上下文长度，在消费级硬件（如手机、平板、笔记本）上即可实现高效的推理、工具调用等能力。
相比早期LFM2-8B-A1B版本，LFM2.5迭代带来了显著提升：预训练 token 从约12T扩展到38T，上下文窗口扩展至128K，词汇表翻倍（更好支持多语言），并通过大规模强化学习强化了工具调用和代理能力。它在基准测试中展现出超越同规模稠密模型的表现，甚至在某些场景下接近Gemma 2-9B等更大模型，同时在Apple M系列等消费级CPU上能达到极高tokens/s速度（如253 t/s）。
