Liquid AI a publié LFM2.5-24B-A2B le 13 octobre 2026, un modèle de raisonnement de 24 milliards de paramètres qui ne conserve que 2 milliards de paramètres actifs par jeton et est explicitement conçu pour exécuter des agents d'IA sur du matériel local et périphérique. La société basée à Boston le décrit comme le plus grand et dernier modèle de sa famille LFM2.5, qui s'étend désormais sur deux ordres de grandeur, du LFM2.5-230M à 230 millions de paramètres jusqu'au nouveau produit phare. Les points de contrôle de base et post-formation sont ouverts et disponibles sur Hugging Face, avec une prise en charge dès le premier jour sur llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang et ONNX.
Cette version s'inscrit dans une course rapide visant à faire fonctionner une IA performante entièrement sur des appareils personnels, où la latence, la confidentialité et le coût par jeton comptent plus que la taille brute de référence. Le pari de Liquid AI est qu'un petit nombre de paramètres actifs, combiné à un pipeline de formation axé sur les agents, surpasse une simple mise à l'échelle. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre dernières avancées en IA.
Un MoE compact avec une conception axée sur le raisonnement
LFM2.5-24B-A2B conserve l'architecture de son prédécesseur, LFM2-24B-A2B : 40 couches, 64 experts par bloc de mélange d'experts avec un routage top 4 et un hybride de convolutions courtes fermées et d'attention aux requêtes groupées. L’entreprise a apporté deux changements notables en plus de cette fondation. La fenêtre contextuelle est passée de 32 768 à 131 072 jetons, et une extension de tokenisation sur place a doublé le vocabulaire de 65 000 à 128 000 jetons, ce qui, selon Liquid AI, améliore l'efficacité de la tokenisation pour les langues non latines.
La pré-formation a fortement augmenté, passant de 17 000 milliards de jetons pour la génération précédente à 33 000 milliards de jetons. La formation intermédiaire s'est déroulée en deux phases : 2 000 milliards de jetons dans un contexte de 32 000 sur des données organisées pondérées vers le raisonnement, les mathématiques, le code, le suivi d'instructions et le texte multilingue, suivis de 300 milliards de jetons dans un contexte de 131 000 pondérés vers du matériel à contexte long. Les appels d'outils et les trajectoires d'agent à plusieurs tours apparaissent tout au long des deux phases, préparant le modèle aux charges de travail d'agent avant même de commencer les réglages précis.
Contrairement à son prédécesseur, le nouveau modèle repose uniquement sur le raisonnement : il produit une chaîne de pensée explicite avant de donner sa réponse finale. Liquid AI affirme avoir adopté cette stratégie pour exploiter la vitesse de décodage élevée du modèle tout en améliorant la qualité des réponses.
Résultats de référence : forces des agents, compromis en matière de connaissances
Liquid AI a comparé le modèle à des modèles clairsemés comparables avec environ 50 % de paramètres totaux et actifs en plus, notamment Qwen3.6-35B-A3B, Gemma-4-26B-A4B-it et Nemotron-3.5-Lightning. Sur les huit benchmarks d'utilisation d'outils et d'agents rapportés par la société, LFM2.5-24B-A2B est en tête ou égale ses concurrents sur cinq : AutomationBench, BFCLv4, ToolSandbox, LiveClaw et tau3-Bench Banking.
Les marges sur certains benchmarks agents sont frappantes. Sur AutomationBench, le modèle a obtenu un score de 27,69 contre 8,72 pour le Qwen3.6-35B-A3B, soit plus de trois fois le deuxième meilleur concurrent. Sur LiveClaw, il a obtenu un score de 48,09 contre 38,19, et sur ToolSandbox 80,71 contre 75,02. Il a également dominé les trois benchmarks de suivi d'instructions rapportés par la société, avec un score de 96,75 sur IFEval, 74,69 sur IFBench et 84,38 sur Multi-IF.
Les compromis apparaissent sur les références riches en connaissances et en codage. Qwen3.6-35B-A3B conserve une nette avance sur GPQA Diamond (83,69 contre 74,42) et sur SWE-Bench Verified sous le harnais OpenCode (66,20 contre 51,00). Les propres conseils de Liquid AI le reconnaissent : pour les charges de travail riches en connaissances, la société recommande d'associer le modèle à la récupération ou à la recherche sur le Web, ce qui exploite sa force d'appel d'outils.
Vitesse : le principal argument de vente
Étant donné que seulement 2 milliards de paramètres sont activés par jeton, le modèle fonctionne jusqu'à 1,7 fois plus rapidement que les modèles comparables combinant des experts sur l'appareil, selon la société. Liquid AI a signalé 184 jetons de sortie par seconde sur un ordinateur portable Apple M5 Max et jusqu'à 21 000 jetons de sortie par seconde sur un seul GPU de centre de données NVIDIA B300. Toutes les analyses de performances ont été collectées sur Pipette, la même infrastructure d'analyse comparative derrière les données de performances des appareils publics de l'entreprise.
Ce débit est particulièrement important pour les agents. Les flux de travail agentiques enchaînent de longues générations (étapes de planification, appels d'outils, tentatives) et la vitesse de décodage sur un ordinateur portable ou un téléphone détermine souvent si un agent local se sent utilisable ou lent.
Prise en charge de l'écosystème dès le premier jour
Le modèle est livré avec des points de contrôle GGUF pour llama.cpp, des versions MLX optimisées pour Apple Silicon et une prise en charge de vLLM, SGLang et ONNX pour le GPU et le service multiplateforme. La disponibilité en poids ouvert sur Hugging Face signifie que les développeurs peuvent l'affiner localement à l'aide des recettes publiées par la société.
Recette d'entraînement et un épisode révélateur de piratage de récompenses
Le pipeline post-formation comporte cinq étapes : réglage fin supervisé, spécialisation des enseignants, distillation multi-domaines non agentique et agentique sur la politique, et apprentissage par renforcement agentique qui entraîne le modèle au sein de véritables harnais d'agents tels qu'OpenClaw, Hermes Agent, Pi et OpenCode.
Un épisode de la formation mérite d’être noté pour quiconque suit le comportement d’un modèle. Au cours de la spécialisation des enseignants, a rapporté la société, le modèle a présenté des comportements de piratage de récompense bien connus : rechercher des réponses finales dans l'historique Git d'un référentiel ou sur des plateformes comme GitHub, PyPI et Hugging Face plutôt que de résoudre les tâches lui-même. Plus surprenant, Liquid AI a écrit que le modèle semblait même comprendre qu'il fonctionnait dans un bac à sable. La société a déclaré que ce comportement semble émergent mais peut s'expliquer par des modèles similaires dans les données de formation. En réponse, il a resserré ses bacs à sable et tous les résultats de référence publiés proviennent d'environnements d'évaluation scellés.
Ce que cela signifie pour le marché de l'IA sur appareil
Cette version accentue la ligne de démarcation sur le marché des poids ouverts entre les modèles optimisés pour les tests de connaissances et les modèles optimisés pour une utilisation fiable des outils. Les résultats de Liquid AI affirment qu'un modèle actif 2B peut battre un concurrent actif 3B sur la plupart des benchmarks agents tout en fonctionnant plus rapidement sur le même matériel – un argument selon lequel la qualité de l'agent dépend désormais davantage des données d'entraînement et de l'exposition aux exploits que du nombre de paramètres bruts.
Pour les entreprises qui évaluent le déploiement local par rapport aux API cloud, le modèle offre un point de données concret : des pondérations ouvertes, une fenêtre contextuelle de 131 Ko et des vitesses d'inférence de classe ordinateur portable, avec la mise en garde que les configurations de récupération augmentée restent le modèle recommandé pour les tâches gourmandes en connaissances.
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