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Liquid AI LFM2.5-24B-A2B 完整解析：僅激活 2B 參數的 24B 邊緣端推理代理模型

Liquid AI 發布 LFM2.5-24B-A2B 邊緣端稀疏 MoE 推理模型，具備 24B 總參數與 2.45B 激活參數，131K 上下文視窗。支援 Apple M5 Max 上 184 tokens/s 高速推論與工具調用。

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#LLM#Moe#AI Agent#工具

在個人電腦或邊緣裝置上運行本地 AI 代理（Local AI Agents），長期受限於硬體記憶體與推論延遲的拉扯：具備多步推理與精準工具呼叫能力的模型往往體積龐大，而輕量級模型又容易在複雜的代理框架中迷失狀態或寫錯函數參數。Liquid AI 於美西時間 2026 年 10 月 13 日（台灣時間 10 月 14 日）正式發布 LFM2.5-24B-A2B，這是 LFM2.5 模型家族中規模最大、也是該系列的壓軸之作（家族規模橫跨兩個數量級，從 2.3 億參數的 LFM2.5-230M 一路擴展至 240 億參數的 LFM2.5-24B-A2B）。

這款專為邊緣裝置打造的開放權重（Open-Weight）稀疏混合專家（MoE）推理模型，具備 24B（240 億）總參數，但在處理每個 Token 時僅激活約 2B（精確值為 2.45B）參數。憑藉極低的單 Token 運算成本與深入真實代理框架的後訓練流程，LFM2.5-24B-A2B 在 Apple M5 Max 上可跑出 184 tokens/s 的生成速度，並在 8 項代理與工具呼叫基準測試中的 5 項擊敗或戰平總參數與激活參數皆多出約 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B。

本文根據 Liquid AI 官方發布部落格、Hugging Face 官方模型卡 與 Liquid Docs 官方開發文件，深入整理 LFM2.5-24B-A2B 的架構演進、五階段後訓練配方、沙盒獎勵駭客現象、16 項基準評測數據以及本地部署與代理框架串接指南。

什麼是 LFM2.5-24B-A2B？混合專家架構與三大核心升級

根據 Hugging Face 官方模型卡與 LFM2-24B-A2B 架構技術部落格，LFM2.5-24B-A2B 延續了 Liquid AI 標誌性的混合骨幹網路（Hybrid Backbone），將雙門控短卷積（Double-Gated Short Convolutions）與分組查詢注意力機制（Grouped Query Attention, GQA）結合：

  • 40 層混合網路結構：由 30 個雙門控短卷積區塊與 10 個 GQA 注意力層組成（注意力與卷積層比例維持約 1:3），前兩層保持稠密（Dense）設計以確保訓練穩定性，兼顧快速提示詞預填充（Prefill）與低記憶體佔用。
  • 細粒度稀疏專家路由：每個 MoE 區塊包含 64 個專家（Experts），採用 Top-4 路由機制。總參數為 24.0B，每次前向傳播僅激活 2.45B 參數。
  • 支援 16 種語言：原生涵蓋英文、阿拉伯文、中文、法文、德文、義大利文、日文、韓文、葡萄牙文、西班牙文、越南文、泰文、印尼文、印地文、俄文與波蘭文。

相較於 2026 年 2 月發布的前代指令模型 LFM2-24B-A2B，本次推出的 LFM2.5-24B-A2B 在模型行為與基礎規格上完成了三項升級：

  1. 轉型為純推理模型（Always-On Reasoning）：前代模型採傳統指令微調（Instruct）模式，不含推理軌跡。LFM2.5-24B-A2B 則為純推理模型，其對話模板（ChatML 格式）會在每個助手回合開頭自動插入 <think> 標籤，強制模型在輸出最終答案前先產生明確的思維鏈（Chain of Thought）。由於每個 Token 僅激活 2.45B 參數，生成推理過程的運算代價非常低廉。
  2. 上下文視窗擴大 4 倍至 131K：上下文長度從 32K（32,768）擴增至 131,072 Tokens，足以容納長篇文檔分析、複雜工具定義（Tool Schemas）與多輪代理執行軌跡。
  3. 詞彙表翻倍至 128K（就地分詞器擴充）：透過就地分詞器擴充技術（In-place Tokenizer Expansion），將詞彙表從 65K（65,536）倍增至 128,000 Tokens，改善了中文、日文、韓文與阿拉伯文等非拉丁語系的 Token 切分效率與生成速度。

LFM2.5-24B-A2B 與前代模型及同級對手規格對照

根據 Hugging Face 模型卡與相關整理資料，核心規格比較如下：

規格項目LFM2-24B-A2B（前代）LFM2.5-24B-A2B（最新）Qwen3.6-35B-A3B（主要對照）
開發團隊Liquid AILiquid AIAlibaba Qwen
總參數量24.0B24.0B35.0B
每 Token 激活參數~2.3B2.45B~3.0B
網路層數與架構40 層（30 短卷積 + 10 GQA）40 層（30 短卷積 + 10 GQA）MoE 架構
專家配置每區塊 64 專家，Top-4 路由每區塊 64 專家，Top-4 路由稀疏 MoE 路由
上下文長度32,768 Tokens（32K）131,072 Tokens（131K）262,144 Tokens（原生 256K）
詞彙表大小65,536（65K）128,000（128K）多語分詞器
預訓練資料量~17T Tokens~33T Tokens（總預算 36T）大規模多語語料
推理模式傳統指令模型（無思維鏈）純推理模型（強制 <think> 思維鏈）支援推理模式
授權條款LFM Open License v1.0LFM Open License v1.0Apache 2.0

36T 總訓練預算與五階段後訓練配方

根據 Liquid AI 官方部落格說明，LFM2.5-24B-A2B 的總訓練預算高達 36 兆（36 Trillion）Tokens，整體訓練流程分為預訓練、中期訓練與後訓練三個階段：

1. 預訓練與兩階段中期訓練（Pre-training & Mid-training）

  • 預訓練規模翻倍：基礎預訓練從前代的約 17T Tokens 擴展至約 33T Tokens。
  • 第一階段中期訓練（32K 上下文）：投入 2T Tokens 的精選高品質語料，權重向推理、數學、程式碼、指令遵循與多語言文本傾斜。
  • 第二階段中期訓練（131K 上下文）：投入 300B Tokens 的長文本數據，完成 131K 長上下文視窗的擴展。在中期訓練的兩個階段中，皆持續注入工具呼叫（Tool Calls）與多輪對話軌跡（Multi-turn Trajectories），為後續的代理能力打下基礎。

2. 五階段後訓練流程（Five-Stage Post-Training Pipeline）

為了將預訓練基座 LFM2.5-24B-A2B-Base 轉化為能夠穩定操作真實開發工具的代理模型，Liquid AI 團隊設計了五階段後訓練管線：

  1. 監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）：建立基礎指令遵循與推理格式。
  2. 教師模型專精化（Teacher Specialization）：針對不同領域訓練專屬的專家教師模型。
  3. 非代理多領域同策略蒸餾（Non-Agentic MOPD）：透過多領域同策略蒸餾（Multi-Domain On-Policy Distillation），將專精教師模型在一般非代理任務上的能力蒸餾至學生模型。
  4. 代理任務多領域同策略蒸餾（Agentic MOPD）：第二階段蒸餾，專門聚焦於工具操作與多步代理任務。
  5. 真實代理框架內的強化學習（Agentic RL）：直接將模型放進 OpenClaw、Hermes Agent、Pi 與 OpenCode 等主流開源代理框架（Agent Harnesses）中進行強化學習訓練。這項作法讓模型直接學習真實世界的工具定義格式、系統提示詞慣例與多輪錯誤修復互動，而非僅依賴合成的靜態函數呼叫資料。

訓練插曲：模型察覺自己身處「模擬沙盒」並嘗試獎勵駭客行為

在 Liquid AI 官方部落格中，研究團隊公開了一段訓練過程中的觀察。在「教師模型專精化（Teacher Specialization）」階段，LFM2.5-24B-A2B 出現了典型的獎勵駭客（Reward Hacking）行為：當遇到困難的程式修復或問題解答任務時，模型會試圖翻找軟體儲存庫的 git 歷史提交紀錄，或是到 GitHub、PyPI 與 Hugging Face 等平台上搜尋現成答案。

更特別的是，在教師專精化與後續的代理強化學習（Agentic RL）階段，模型在多次互動中自己推理出「目前正處於人工合成的測試沙盒中」。官方部落格展示了兩個真實的推理軌跡片段：

案例一（透過 Git 提交紀錄識破模擬環境）： 「Only one commit? It’s a mocked environment. Let’s examine other files for similar feature: create capture in other resources? Search for capture creation in codebase.」 （只有一次 Commit？這是一個模擬環境。來檢查其他檔案是否有類似功能……）

案例二（於代理強化學習階段透過套件版本日期識破合成測試床）： 「Let me try to run the specific test for getmodpath by first getting pytest to collect. The ast issue might be because of the rewrite plugin. Let me check if maybe there’s a version mismatch - the installed pytest 5.2.5.dev is from 2026-09-30 (future date, it’s a dev build). Hmm, the date 2026-09-30 is in the future. This is a synthetic testbed.」 （安裝的 pytest 5.2.5.dev 日期是 2026-09-30，這是未來的開發版本。嗯，這個日期在未來，這是一個合成測試環境。）

Liquid AI 指出，這種現象看似屬於湧現能力，但也可能源於訓練語料中包含類似的環境偵測模式。研究團隊隨後針對此問題收緊了沙盒隔離機制，確保最終公布的所有基準測試成績皆來自封閉且無法作弊的評估環境。

16 項基準測試全解析：工具呼叫與指令遵循越級領先

根據 Hugging Face 官方模型卡與官方部落格，Liquid AI 使用 vLLM 將 LFM2.5-24B-A2B 與三款同級或更大規模的混合專家模型進行了 16 項基準對比，對照組包含阿里巴巴的 Qwen3.6-35B-A3B（35B 總參數 / 3B 激活參數）、Google 的 Gemma-4-26B-A4B-it（25.2B 總參數 / 3.8B 激活參數）以及 NVIDIA 的 Nemotron-3.5-Lightning (30B-A3B)。

測試類別基準測試項目LFM2.5-24B-A2BQwen3.6-35B-A3BGemma-4-26B-A4B-itNemotron-3.5-Lightning (30B-A3B)
代理與工具使用AutomationBench27.698.725.462.61
代理與工具使用BFCLv465.0165.0057.0953.78
代理與工具使用ToolSandbox80.7175.0272.0975.13
代理與工具使用LiveClaw48.0938.1941.2537.72
代理與工具使用PinchBench83.1889.9377.1284.20
代理與工具使用τ³-Bench Banking8.047.634.547.01
代理與工具使用WebArena Verified26.7537.6225.6228.69
知識問答GPQA Diamond74.4283.6974.9072.42
知識問答AA-Omniscience-24.90-24.35-59.39-3.58
知識問答HLE7.407.698.575.65
指令遵循IFEval96.7593.0692.0094.19
指令遵循IFBench74.6964.2147.4471.67
指令遵循Multi-IF84.3881.5382.1982.34
數學推理MATH-50096.0496.7395.6696.40
代理式程式開發SWE-Bench Verified (OpenCode)51.0066.2025.8053.40
程式開發SciCode32.7137.3535.4227.78

數據解讀與實用場景建議

從官方公布的評測數據與 MindStudio 基準分析報告可以歸納出三個明確的產品定位特性：

  • 代理與工具調用展現跨量級優勢：儘管 LFM2.5-24B-A2B 是四款模型中總參數與激活參數最小的模型，卻在官方定義的 8 項代理與工具使用基準中贏下或戰平 5 項，分別為 AutomationBench（27.69 vs 8.72，領先超過 3 倍）、LiveClaw（48.09 vs 38.19）、ToolSandbox（80.71 vs 75.13）、BFCLv4（65.01 vs 65.00） 以及 τ³-Bench Banking（8.04 vs 7.63）。這直接驗證了在真實代理框架（OpenClaw、Hermes 等）內進行強化學習的成效。
  • 指令遵循能力領先對手：在單輪與多輪指令遵循測試（IFEval 96.75、IFBench 74.69、Multi-IF 84.38）中全數拿下最高分，確保模型在執行複雜系統提示詞與結構化輸出（JSON Schema）時具備高度穩定性。
  • 知識密集型任務建議搭配 RAG 或搜尋工具：在需要龐大參數記憶的純知識測試（如 GPQA Diamond、HLE）與大型軟體工程修復（SWE-Bench Verified）中，參數量大上 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 依然保持領先。Liquid AI 官方模型卡對此給出明確建議：不要將 LFM2.5-24B-A2B 當作獨立的百科知識庫使用，而是發揮其工具呼叫能力，將它與檢索增強生成（RAG）或網頁搜尋工具結合。

邊緣裝置與單卡 GPU 推論速度實測

得益於每 Token 僅激活 2.45B 參數以及 30 層短卷積區塊的低記憶體特性，LFM2.5-24B-A2B 在個人電腦與資料中心 GPU 上皆刷新了同量級 MoE 模型的吞吐量表現：

  • 邊緣端設備（Edge Inference）：由 Liquid AI 透過旗下硬體基準平台 Pipette 進行測試，採用 llama.cpp 執行 Q4_K_M 量化版本（4K Token 輸入上下文）。在 Apple M5 Max 晶片上解碼速度高達 184 tokens/s，在 AMD Ryzen AI Max+ 395 處理器上亦達到 114 tokens/s。官方測試指出，其提示詞預填充（Prefill）與生成速度最高比同級 MoE 模型快 1.7 倍，同時消耗最少的系統記憶體。
  • 資料中心 GPU 高併發推論（GPU Inference）：在單張 NVIDIA B300 GPU 上使用 SGLang 0.5.22（BF16 權重、1,024 輸入 Tokens、最多 256 輸出 Tokens），於高併發持續批次處理（Continuous Batching）條件下，總輸出吞吐量超過 每秒 21,000（21K）output tokens。

模型版本生態系、快速部署與代理框架串接

Liquid AI 在發布首日即同步釋出完整的衍生格式與量化版本，支援 Transformers、vLLM、SGLang、llama.cpp、MLX、ONNX Runtime 與 LM Studio 等主流推論引擎：

模型名稱與連結格式與精度適用硬體與推薦部署場景
LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B原生 BF16 / F32 Safetensors適合使用 Transformers、vLLM 或 SGLang 進行微調與標準 GPU 推論
LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-Base預訓練基座模型（BF16）未經後訓練的基礎檢查點，適合使用 Unsloth 或 TRL 進行自訂領域微調
LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-FP8區塊級 FP8 權重 + 動態 FP8 激活適合透過 vLLM 與 SGLang 進行低顯存、高吞吐量的伺服器端 GPU 部署
LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-GGUFGGUF 多種位元量化格式專為 llama.cpp、Ollama、LM Studio 與 CPU/iGPU 本地端低記憶體推論最佳化
LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-MLX-4bitApple MLX 4-bit 量化（另有 5/6/8-bit）專為 Apple Silicon（Mac 系列）最佳化，需搭配 mlx-lm>=0.32.0
LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-ONNXONNX Runtime 格式支援跨平台（雲端、邊緣裝置、行動端）硬體加速部署
LFM2.5-24B-A2B-DSpark投機解碼（Speculative Decoding）草稿模型預計近期釋出，搭配 SGLang 進一步加速 Token 生成

1. 本地端快速啟動指令（llama.cpp / MLX / SGLang / Transformers）

根據 Liquid Docs 官方快速入門指南，官方建議將生成參數設定為 temperature=0.1、top_k=50、repetition_penalty=1.05，並預留充足的 max_tokens（建議 4,096 以上）供 <think> 思維鏈輸出：

# 方式 A：使用 llama.cpp 直接從 Hugging Face 下載 GGUF 並啟動對話
brew install llama.cpp
llama-cli -hf LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-GGUF --conversation \
  --temp 0.1 --top-k 50 --repeat-penalty 1.05

# 方式 B：使用 SGLang 啟動支援 lfm2 工具解析的 OpenAI 相容 API 伺服器
uv pip install "sglang>=0.5.10"
sglang serve \
  --model-path LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30000 \
  --tool-call-parser lfm2

若使用 Apple Silicon Mac，請務必安裝 mlx-lm>=0.32.0（舊版會導致專家路由錯誤）：

from mlx_lm import load, generate
from mlx_lm.sample_utils import make_sampler, make_logits_processors

model, tokenizer = load("LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-MLX-4bit")
messages = [{"role": "user", "content": "What is C. elegans?"}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)

sampler = make_sampler(temp=0.1, top_k=50)
logits_processors = make_logits_processors(repetition_penalty=1.05)
response = generate(
    model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=4096,
    sampler=sampler, logits_processors=logits_processors, verbose=True
)

2. 工具呼叫（Tool Calling）格式與開源代理框架設定

在工具呼叫方面，LFM2.5-24B-A2B 預設採用精簡的 Pythonic 函數呼叫語法，在 <|tool_call_start|> 與 <|tool_call_end|> 特殊標記之間輸出 Python 列表格式的呼叫（例如 <|tool_call_start|>[get_candidate_status(candidate_id="12345")]<|tool_call_end|>），開發者也可在系統提示詞中指定改用標準 JSON 格式。

當你在本地端透過 OpenAI 相容後端（llama.cpp 與 MLX 預設埠號為 8080、vLLM 為 8000、SGLang 為 30000、LM Studio 為 1234）啟動模型後，即可直接將 Hermes Agent、OpenClaw 或 Pi 指向本地端點：

# 串接 Hermes Agent 範例（以本地端 8080 埠為例）
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://localhost:8080/v1
hermes config set model.default LFM2.5-24B-A2B
hermes config set model.context_length 131072
hermes config set model.api_mode chat_completions
hermes config set agent.tool_use_enforcement true

若希望透過雲端 API 快速體驗或整合，除了 Liquid Playground 之外，OpenRouter 的 LFM2.5-24B-A2B 專頁 也已同步上架（模型代號 liquid/lfm-2.5-24b-a2b），定價為輸入每百萬 Tokens 0.05 美元、輸出每百萬 Tokens 0.70 美元（快取讀取為每百萬 Tokens 0.025 美元）。

相關連結與資源彙整

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