Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B 端侧小模型，支持智能手机本地运行

Liquid AI 发布 LFM2.5-2.6B 端侧小模型，支持智能手机本地运行 这条更新来自 ithome.com，发布时间为 2026-08-05，Aioga 保留原文入口以便核验。

摘要：Liquid AI 发布开源智能体模型 LFM2.5-2.6B，仅 26 亿参数，可在智能手机等设备端本地部署，同时支持规划、调用、多步骤处理的智能体工作流。该模型在 34T Token 数据集上预训练，并扩展分词器以增强非拉丁字母语言支持，基础和后训练版本已在 Hugging Face 平台提供。

背景：该模型使用 34T Token 数据集进行预训练，并通过扩展现有分词器增强对非拉丁字母语言的支持。报道将其与多款更大尺寸的 Gemma、Qwen 模型进行了智能体、STEM 和编程等基准比较。

Aioga 观察：Aioga 判断，LFM2.5-2.6B 的关注点在于用较小参数规模同时覆盖端侧部署与智能体任务。不过，现有性能结论来自 Liquid AI 提供的数据，尚不足以替代不同设备和真实工作流中的独立验证。

影响与后续：该模型可能为需要本地运行、规划和工具使用能力的端侧应用提供新的开源选择。值得关注的是，其基准结果显示编程仍是更大模型保持优势的领域，具体适用范围仍取决于实际任务表现。 值得关注后续独立测试是否能复现其指令执行、工具使用和 STEM 项目表现，并进一步核查模型在不同智能手机上的运行条件、资源占用，以及非拉丁字母语言支持的实际效果。

IT之家：https://www.ithome.com/ 8 月 5 日消息，人工智能初创企业 Liquid AI 当地时间昨日发布 LFM2.5-2.6B 开源智能体模型。仅 26 亿的参数使得 LFM2.5-2.6B 非常适合在设备端本地部署 ，即使是智能手机也能运行；同时又 足以支持规划、调用、多步骤处理的智能体工作流 。

IT之家了解到，LFM2.5-2.6B 在 34T Token（词元）的数据集上进行预训练，并通过扩展现有分词器增强了对非拉丁字母语言的支持。Liquid AI 在 Hugging Face 平台上同时提供基础和后训练版本的该模型。

根据 Liquid AI 提供的数据，在与 gemma-4-E2B-it、gemma-4-E4B-it、Qwen3.5-4B、Qwen3.5-9B 等更大尺寸模型一道进行基准测试时， LFM2.5-2.6B 在所有指令执行项目和几乎所有工具使用项目中均领先 ，仅在 BFCLv4 测试中落后于 Qwen3.5-9B。

LFM2.5-2.6B 在智能体任务中全面优于两款 Gemma 模型，并与 Qwen 模型表现相近。在 STEM 领域，它在 AA Omniscience 测试中领先，仅在数学测试中落后于 Qwen3.5-9B。编程是唯一一个更大模型仍保持优势的领域。