人工知能スタートアップのLiquid AIは現地時間の昨日、LFM2.5-2.6Bオープンソースエージェントモデルを発表した。わずか26億のパラメータ数により、LFM2.5-2.6Bはデバイス上でのローカル展開に非常に適しており、スマートフォンでも実行できる。同時に、計画立案、呼び出し、複数ステップ処理を含むエージェントワークフローにも対応できる性能を備えている。
IT之家によると、LFM2.5-2.6Bは34Tトークンのデータセットで事前学習され、既存のトークナイザーを拡張することで、ラテン文字以外の言語への対応を強化している。Liquid AIはHugging Face上で、このモデルのベース版とポストトレーニング版を同時に提供している。
Liquid AIが提供したデータによると、gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9Bなど、より大規模なモデルとともにベンチマークテストを行った結果、LFM2.5-2.6Bはすべての指示実行タスクと、ほぼすべてのツール利用タスクで上回った。Qwen3.5-9Bを下回ったのはBFCLv4テストのみだった。
LFM2.5-2.6Bはエージェントタスクで2つのGemmaモデルを全面的に上回り、Qwenモデルとも同程度の性能を示した。STEM分野ではAA Omniscienceテストで優位に立ち、数学テストでのみQwen3.5-9Bに後れを取った。より大規模なモデルが依然として優位を保った唯一の分野はプログラミングだった。