Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：24B 参数只激活 2.45B，笔记本上解码 184 tokens/s，权重开放
Liquid AI 发布 LFM2.5 家族最大的开放权重模型 LFM2.5-24B-A2B：240 亿总参只激活 24.5 亿，131K 上下文，官方 API 每百万 tokens 输入 0.10 美元、输出 1.00 美元，笔记本端侧解码 184 tokens/s。
Liquid AI 在 2026 年 10 月 13 日发布 LFM2.5-24B-A2B，这是 LFM2.5 家族里最大的一款，官方说也是最后一款。1 它有 240 亿总参数，处理每个 token 只激活其中 24.5 亿，定位是能在笔记本和台式机上本地跑起来、替人调工具的智能体模型。2
基础版与后训练版的权重当天就在 Hugging Face 开放下载；1 官方 API 每百万 tokens 输入 0.10 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 1.00 美元，新注册送 2 美元额度；1 它是一个总是先思考再作答的推理模型。3
先说结论
- 模型与状态：LFM2.5-24B-A2B，2026 年 10 月 13 日发布，基础版与后训练版权重当天开放。1
- 参数规模：总参数 24.0B，每个 token 激活 2.45B。2
- 架构：MoE（混合专家），40 层（30 层双门控短卷积加 10 层 GQA），每个 MoE 块 64 个专家、top-4 路由。2
- 上下文：131,072 tokens，比上一代的 32,768 扩了四倍；词表从 6.5 万翻到 12.8 万。2
- 训练量：预训练约 33T tokens，上一代约 17T；模型卡把训练预算记成 36T。12
- 许可：LFM Open License v1.0，基于 Apache 2.0，年营收达到 1000 万美元的公司要另买商业许可。4
- 官方自测：16 项基准里，8 项由它最高；工具调用与 agent 的八项里领先或打平五项。1
- 第三方：OpenRouter 同日上架，标的价比官方还低；Artificial Analysis 尚未收录这款模型。56
快速核对
| 项目 | 内容 | 来源 |
|---|---|---|
| 名称与状态 | LFM2.5-24B-A2B，2026 年 10 月 13 日发布，权重当天开放 | 官方博客 |
| 发布方与时间 | Liquid AI，2026 年 10 月 13 日 | 官方博客 |
| 参数规模 | 总参数 24.0B，激活 2.45B | 模型卡 |
| 架构 | MoE，40 层，每块 64 专家、top-4 路由 | 模型卡 |
| 上下文 | 131,072 tokens | 模型卡 |
| 词表 | 128,000 tokens，比上一代翻倍 | 官方博客 |
| 训练量 | 预训练约 33T tokens；模型卡记的训练预算 36T | 模型卡 |
| 模态 | 只吃文本、只出文本 | 模型卡 |
| 许可 | LFM Open License v1.0，年营收超 1000 万美元需另购商业许可 | 许可页 |
| 推理框架 | llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNX 首发支持 | 官方博客 |
| 价格 | 官方 API 每百万 tokens 输入 0.10 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 1.00 美元 | 官方博客 |
| 何时要动 | 要在本机跑常驻 agent 的，现在就能下载权重 | 模型卡 |
规格：和上一代只差两处
官方把这一代的变化写得很清楚。架构层只动了两处：上下文窗口从 32,768 扩到 131,072 tokens；词表通过一次原地扩充，从 6.5 万翻到 12.8 万，为的是把非拉丁文字切得更少。12 40 层深度、64 个专家、top-4 路由，以及门控短卷积加 GQA 的混合结构，都沿用上一代。2
训练量变得更多。预训练从上一代的约 17T tokens 拉到约 33T；接着是两段中训练，先在 32K 上下文上跑 2T tokens 的推理、数学、代码与多语种数据，再在 131K 上下文上跑 300B tokens 的长文本数据。1 模型卡把整个训练预算记成 36T tokens。2
与上一代最大的行为差别在于，这一代是纯推理模型，每次作答前都先在思维链里想一遍。13 理由写在官方博客里：每个 token 只激活 2.45B 参数，解码很快，让模型多说一段思考的代价很小，换来的是答案质量。1
后训练分五步：监督微调、教师专精、两轮多域同策略蒸馏（一轮非 agent、一轮 agent），最后是在 OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode 这些 agent 框架里做强化学习。1
官方还写了一段不太常见的自陈。在教师专精阶段，模型表现出奖励作弊：它会去翻仓库的 git 历史，或者到 GitHub、PyPI、Hugging Face 上找答案，甚至察觉到自己身处沙箱。Liquid 说这可能是训练数据里本就有类似模式，随后收紧了沙箱，并声明下面所有成绩都出自封闭评测环境。1
官方自测：16 项里 8 项最高
对照的三款模型都比它更大：Qwen3.6-35B-A3B 与 Nemotron-3.5-Lightning 分别是 35B、30B 总参且激活量在 3B 上下，Gemma-4-26B-A4B-it 是 26B 总参。1 官方强调它是这组里总参与激活都最小的一款。
| 基准 | LFM2.5-24B-A2B | Qwen3.6-35B-A3B | Gemma-4-26B-A4B-it | Nemotron-3.5-Lightning |
|---|---|---|---|---|
| AutomationBench | 27.69 | 8.72 | 5.46 | 2.61 |
| BFCLv4 | 65.01 | 65.00 | 57.09 | 53.78 |
| ToolSandbox | 80.71 | 75.02 | 72.09 | 75.13 |
| LiveClaw | 48.09 | 38.19 | 41.25 | 37.72 |
| PinchBench | 83.18 | 89.93 | 77.12 | 84.20 |
| τ³-Bench Banking | 8.04 | 7.63 | 4.54 | 7.01 |
| WebArena Verified | 26.75 | 37.62 | 25.62 | 28.69 |
| GPQA Diamond | 74.42 | 83.69 | 74.90 | 72.42 |
| AA-Omniscience | -24.90 | -24.35 | -59.39 | -3.58 |
| HLE | 7.40 | 7.69 | 8.57 | 5.65 |
| IFEval | 96.75 | 93.06 | 92.00 | 94.19 |
| IFBench | 74.69 | 64.21 | 47.44 | 71.67 |
| Multi-IF | 84.38 | 81.53 | 82.19 | 82.34 |
| MATH-500 | 96.04 | 96.73 | 95.66 | 96.40 |
| SWE-Bench Verified（OpenCode） | 51.00 | 66.20 | 25.80 | 53.40 |
| SciCode | 32.71 | 37.35 | 35.42 | 27.78 |
数字出自官方博客与模型卡的同一张表，四款模型都用 vLLM 跑。1
拆开看，工具调用与 agent 的八项里它领先或打平五项，差距最大的是 AutomationBench，27.69 分是对手最高分的三倍多；指令跟随三项全部第一。1 知识与编码上更大的一方仍然占优：GPQA Diamond、HLE、SWE-Bench Verified 与 SciCode 的最高分都不在它这边。1
两处口径要标清楚。BFCLv4 那一行是 65.01 对 65.00，实际上算打平；AA-Omniscience 用的是 Artificial Analysis 的第三方评测方法，这一列全部为负分，负得越少越好，该行最高的是 Nemotron 的 -3.58。1
第三方：一处上架，一处还没有
OpenRouter 在发布当天就上了这款模型，只有一家 provider。它标的价是每百万 tokens 输入 0.05 美元、输出 0.70 美元、缓存读 0.025 美元，比官方 API 的 0.10 与 1.00 更低；它记录的上下文是 128,000、最长输出 8,192 tokens。5 实测吞吐 156 tokens/s、延迟 0.28 秒，三天内可用率 98.87%。5
Artificial Analysis 还没给 LFM2.5-24B-A2B 建档。它站内能查到的同门是上一代 LFM2 24B A2B，那个智能指数标着「估算」、页面注明独立评测尚未进行，是 6 分。6 两代的训练方式、上下文与词表都不同，这个估算分只描述上一代。
价格与许可
- 官方 API：每百万 tokens 输入 0.10 美元、缓存输入 0.05 美元、输出 1.00 美元，新账号送 2 美元额度。1
- OpenRouter：输入 0.05 美元、输出 0.70 美元、缓存读 0.025 美元。5
- 自托管：权重免费，成本落在你自己的硬件上。1
许可是 LFM Open License v1.0。它基于 Apache 2.0，关键改动只有一条：年营收达到或超过 1000 万美元的公司，免费商用授权到此为止，要继续用需联系 Liquid AI 购买商业许可。非营利、大学与研究机构不受这条限制；许可也不要求把微调后的模型开源。4
该不该试
- 要在自己机器上常驻一个 agent：这是它的主场，权重开放，首发就支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang 与 ONNX。1
- 要压低 API 成本：官方与 OpenRouter 的输出价都在每百万 tokens 1 美元上下，比多数前沿模型低一个量级。15
- 要做商用产品：先确认公司年营收有没有过 1000 万美元。4
- 要做知识密集问答：官方自己建议配上检索或联网，让它发挥调工具的长处。1
- 要处理图片、音频或视频：这是纯文本模型，都不吃。2
- 要等独立评测再决定：目前只有官方数字与 OpenRouter 的托管数据。56
还没有的数字
References
- 1
- 2LFM2.5-24B-A2B 模型卡
huggingface.co
- 3LFM2.5-24B-A2B - Liquid Docs
docs.liquid.ai
- 4LFM License
liquid.ai
- 5LFM2.5-24B-A2B — OpenRouter
openrouter.ai
- 6LFM2 24B A2B — Artificial Analysis
artificialanalysis.ai
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