Liquid AIが、2.6Bパラメータのオンデバイス向けモデル「LFM2.5-2.6B」をオープンウェイトで公開しました。128Kコンテキストとツール呼び出しに対応し、命令追従ベンチマークでは4倍規模のモデルに匹敵する性能を主張しています。メモリ2.5GB未満で動作し、スマートフォン上でも30トークン/秒を実現するとのことです。
約34兆トークンの事前学習に加え、実際のエージェントフレームワーク内で強化学習を行う「Agentic RL」を採用しているのが特徴で、小型モデルでも多段ツール実行が実用水準に近づいてきました。以前紹介したBonsai 27BやColibrìと同様、クラウドに依存せずローカルで完結するAIの流れが、エージェント用途にも広がりつつあります。