Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一款总参数量为 24B、每个 token 仅激活 2B 参数的推理模型,面向端侧智能体的工具调用和多步任务。
推荐理由:原文同时给出模型架构、训练规模、端侧推理速度与多类评测结果,适合比较本地智能体的效果和部署成本。
技术方向
跑在手机、电脑与边缘设备上的 AI:小模型、本地推理与端侧芯片的进展。
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Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,这是一款总参数量为 24B、每个 token 仅激活 2B 参数的推理模型,面向端侧智能体的工具调用和多步任务。
推荐理由:原文同时给出模型架构、训练规模、端侧推理速度与多类评测结果,适合比较本地智能体的效果和部署成本。
Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,覆盖编码、智能体及金融和法律等专业任务。
推荐理由:汇总了模型规格、定价、开放渠道和多组独立评测,便于比较其编码与智能体能力及实际使用限制。