Liquid AI 放出了一个新的开源权重模型,名字叫 LFM2.5-24B-A2B。参数结构上,它总共 24B,但每次推理只激活 2B。
这个数字组合本身就值得看一眼。总参数决定模型容量,激活参数决定跑起来要花多少算力。24B 的体量,2B 的激活,意味着它在运行时并不需要把全部参数都调动起来。
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对标的是更大的模型
根据基准测试,LFM2.5-24B-A2B 的表现与更大的 Qwen3.6-35B-A3B 处于同一水平。后者总参数 35B,激活参数 3B。
一个 24B 总参、2B 激活的模型,去对标 35B 总参、3B 激活的对手,这个对比关系是这次发布里最直接的信息点。参数更小,基准表现却拉平了。
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开源权重,已经上架
模型以开源权重形式发布,目前可以在 HF 上获取。对于想直接拿来试的开发者来说,路径是现成的。
Liquid AI 这次的动作不大,但参数配置和基准对标这两条信息放在一起,足够说明它想切的是哪个位置:用更少的激活参数,去够更大模型的性能区间。
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