LiquidAI lanza el modelo de agente de IA LFM2.5-24B-A2B

LiquidAI lanza el modelo de agente de IA LFM2.5-24B-A2B, optimizado para su uso en dispositivos. El modelo se compara con el Qwen3.6-35B-A3B y muestra un rendimiento competitivo en tareas de agencia y uso de herramientas.

Está optimizado para aplicaciones que requieren el uso de herramientas y el seguimiento de instrucciones. El modelo tiene 24 mil millones de parámetros y es capaz de razonar a velocidad de MoE, con 2B de parámetros por token. El LFM2.5-24B-A2B obtuvo 48.09 en LiveClaw, frente a 38.19 de Qwen. Ofrece eficiencia de inferencia, con 184 tok/s en el M5 Max y hasta 21K tok/s en el B300. La eficiencia del modelo le permite funcionar en dispositivos con recursos limitados, sin comprometer el rendimiento.

La disponibilidad y el precio en Brasil no fueron informados. El modelo está dirigido a desarrolladores y usuarios que necesitan un agente de IA eficiente en dispositivos. La información fue revelada por huggingface. Más parámetros significan mayor flexibilidad para manejar tareas complejas, como el razonamiento lógico y la toma de decisiones. Esto le permite responder a consultas con mayor precisión y rapidez, incluso en situaciones que exigen múltiples etapas de análisis. Esta diferencia indica un rendimiento más robusto en tareas que implican agencia y uso de herramientas.

La eficiencia de inferencia también es notable, con hasta 21K tok/s en el B300, lo que hace que el modelo sea más rápido procesando datos que muchos de su categoría. Estas cifras muestran que el LFM2.5-24B-A2B es una opción sólida.

Ficha técnica

Ficha técnica
Elemento	Especificación
Rendimiento en LiveClaw	48.09
Rendimiento de Qwen en LiveClaw	38.19
Razonamiento a la velocidad de un MoE	2B de parámetros activos por token
Tokens de entrenamiento	33T

Comparación con el modelo rival y evolución de la línea

La competencia entre modelos de agentes de IA está reñida, y LiquidAI se posiciona con una propuesta que combina rendimiento y optimización para dispositivos. El modelo LFM2.5-24B-A2B es compatible con programas como vLLM, llama.cpp, MLX, SGLang y ONNX, lo que amplía sus posibilidades de uso. Pero, para funcionar en dispositivos, el modelo depende de software compatible, lo que puede limitar su uso en entornos menos técnicos. La disponibilidad y el precio en Brasil no han sido confirmados, pero la comparación con el Qwen3.6-35B-A3B sugiere que LiquidAI se alinea con una tendencia de modelos de agentes de IA más eficientes y versátiles.

El LFM2.5-24B-A2B prioriza la eficiencia de procesamiento en lugar de la densidad de parámetros, lo que permite que los dispositivos ejecuten modelos de IA complejos con menor carga. Esto es importante para los usuarios que necesitan un agente de IA eficiente en portátiles y tabletas.