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8月5日，人工智能初创企业Liquid AI正式推出面向智能体工作流优化的端侧大模型——LFM2.5-2.6B。该模型参数量达26亿，不依赖任何云端API，可在智能手机等边缘设备上实现全本地化部署与运行，为开发者提供兼具低成本、超低延迟与强隐私保障的端侧智能体技术路径。
在模型架构与训练策略方面，LFM2.5-2.6B基于约34万亿token规模的数据完成预训练，词表容量提升至128K。后续训练融合了监督微调（SFT）、教师特化（Teacher Specialization）、跨领域在线策略蒸馏（Multi-domain On-policy Distillation）以及智能体强化学习（Agent RL）四大关键阶段，显著增强了其任务规划能力、工具调用精度及多步骤复杂任务的执行稳定性。多项基准评测结果表明，其在指令理解与工具协同方面的综合性能，已接近参数量达其近四倍的大型云端模型。
在硬件兼容性与推理效率方面，LFM2.5-2.6B展现出卓越表现：在MacBook Pro搭载的M5 Max芯片上，推理吞吐量高达220 token/秒；在主流旗舰智能手机上亦能持续稳定输出约30 token/秒的响应速度。目前，LFM2.5-2.6B及其基础版本已在Hugging Face平台全面开源，并原生适配llama.cpp、MLX、vLLM等主流轻量化推理框架，标志着高性能、低功耗的端侧智能体技术正式迈入规模化落地新阶段。
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