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

LiquidAI lança modelo de agente de IA LFM2.5-24B-A2B, otimizado para uso em dispositivos. O modelo é comparado ao Qwen3.6-35B-A3B, com desempenho competitivo em tarefas de agência e uso de ferramentas.

Ele é otimizado para aplicações que exigem uso de ferramentas e seguimento de instruções. O modelo tem 24 bilhões de parâmetros e é capaz de raciocínio em velocidade de MoE, com 2B parâmetros por token. O LFM2.5-24B-A2B obteve 48.09 no LiveClaw, contra 38.19 do Qwen. Ele oferece eficiência de inferência, com 184 tok/s no M5 Max e até 21K tok/s no B300. A eficiência do modelo permite que ele rode em dispositivos com recursos limitados, sem comprometer o desempenho.

A disponibilidade e o preço no Brasil não foram informados. O modelo é direcionado a desenvolvedores e usuários que precisam de agente de IA eficiente em dispositivos. A informação foi revelada pela huggingface. Mais parâmetros significam maior flexibilidade para lidar com tarefas complexas, como raciocínio lógico e tomada de decisão. Isso permite que ele responda a consultas com mais precisão e rapidez, mesmo em situações que exigem múltiplas etapas de análise. Essa diferença indica um desempenho mais robusto em tarefas que envolvem agência e uso de ferramentas.

A eficiência de inferência também é notável, com até 21K tok/s no B300, o que torna o modelo mais rápido em processamento de dados do que muitos de sua categoria. Esses números mostram que o LFM2.5-24B-A2B é uma opção sólida.

Ficha técnica

Ficha técnica
Item	Especificação
Desempenho no LiveClaw	48.09
Desempenho do Qwen no LiveClaw	38.19
Raciocínio em velocidade de MoE	2B parâmetros ativos por token
Tokens de treinamento	33T

Comparação com modelo rival e evolução da linha

A disputa entre modelos de agente de IA está acirrada, e LiquidAI está se posicionando com uma proposta que junta desempenho e otimização para dispositivos. O modelo LFM2.5-24B-A2B é compatível com softwares como vLLM, llama.cpp, MLX, SGLang e ONNX, o que amplia suas possibilidades de uso. Mas, para funcionar em dispositivos, o modelo depende de softwares compatíveis, o que pode limitar sua utilização em ambientes menos técnicos. A disponibilidade e o preço no Brasil não foram confirmados, mas a comparação com o Qwen3.6-35B-A3B sugere que LiquidAI está se alinhando a uma tendência de modelos de agente de IA mais eficientes e versáteis.

O LFM2.5-24B-A2B prioriza eficiência de processamento em vez de densidade de parâmetros, permitindo que dispositivos rodem modelos de IA complexos com menor carga. Isso é importante para usuários que precisam de agente de IA eficiente em notebooks e tablets.