先了解这件事
2026年10月13日,Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧智能体模型。该模型总参数 24B、每 token 仅激活 2B,是 LFM2.5 家族中最大也是最后一款模型,基础版与后训练版均已在 Hugging Face 和 Playground 开放权重。据官方博客,它采用显式思维链的纯推理模式,上下文窗口从 32,768 扩展到 131,072 tokens,词表从 65K 扩至 128K,预训练数据从 17T 扩至 33T tokens;在八项智能体与工具调用基准中的五项领先或持平 Qwen3.6-35B-A3B,AutomationBench 得分为 27.69 对 8.72,LiveClaw 为 48.09 对 38.19;在 Apple M5 Max 上解码 184 tokens/s,单张 NVIDIA B300 GPU 高并发下输出超过 21K tokens/s。10月14日,OpenRouter 宣布该模型已上线,称其会先推理再作答,面向智能体与工具调用场景。
AI 根据公开报道生成
最新进展 · 正式报道
每日 AI 简报：Gemini 4 Argon 全球上线事件进展
2 个已确认进展
- 来源：OpenRouter
- 来源：Liquid AI 模型与工程博客
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月14日
Testing Catalog
每日 AI 简报：Gemini 4 Argon 全球上线
Google 将 Gemini 4 Argon 在全球付费 Gemini API 与 Gemini 平台、Pro 和 Ultra 订阅者的 Gemini 应用与搜索、以及 Ultra 订阅者的 Antigravity 中上线，该模型在 Arena Overall 排行榜位列第 5。Cursor 以每百万输入/输出 token 2 美元/10 美元接入 Gemini 4 Argon，CursorBench 得分 52.8%，与 Opus 5.5 持平，GitHub Copilot 也已加入该模型。Liquid AI 发布开放权重 MoE 模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、激活参数 2B。
MarkTechPost
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B：面向端侧智能体的 2B 激活 MoE 模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，一个面向笔记本和 PC 本地智能体的开源权重推理模型，总参数 24B、每 token 激活约 2B，上下文 131,072 token，是 LFM2.5 系列中最大也是最后一个成员。它在 Apple M5 Max 上以 llama.cpp Q4_K_M 量化解码 184 tokens/s，在 AMD Ryzen AI Max+ 395 上为 114 tokens/s，单张 NVIDIA B300 服务时输出超过 21K tokens/s。Liquid AI 的测试中它在 8 项智能体与工具调用基准的 5 项领先或持平，AutomationBench 得 27.69，高于 Qwen3.6-35B-A3B 的 8.72，但 SWE-Bench Verified 为 51.00，低于后者的 66.20，知识类与编码较弱。基础与后训练权重已在 Hugging Face 开放，采用基于 Apache 2.0 的 LFM Open License v1.0，公司年收入达到 1000 万美元后不再免费商用。
Testing Catalog
Liquid AI 发布开源模型 LFM2.5-24B-A2B
Liquid AI 发布开源权重模型 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 激活 2B，上下文扩展至 131K tokens，词表 128K，预训练 33T tokens，并称其为推理模型。官方表示该模型在智能体与工具调用任务上可与总参数和激活参数均多约 50% 的 Qwen3.6-35B-A3B 竞争，面向笔记本和 PC 本地运行，基础与后训练权重已在 Hugging Face 开放。
OpenRouter一手
Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 上线 OpenRouter
OpenRouter 宣布，Liquid AI 的 LFM2.5-24B-A2B 已上线。这是一个 24B 的 MoE 模型，激活参数为 2B，会先推理再作答，面向智能体与工具调用场景。
10月13日
Liquid AI 模型与工程博客一手精选
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧智能体模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，是 LFM2.5 家族中最大也是最后一款模型，基础版与后训练版均已在 Hugging Face 和 Playground 开放权重。该模型在八项智能体与工具调用基准中的五项领先或持平 Qwen3.6-35B-A3B，AutomationBench 得分为 27.69 对 8.72，LiveClaw 为 48.09 对 38.19。它采用显式思维链的纯推理模式，上下文窗口从 32,768 扩展到 131,072 tokens，词表从 65K 扩至 128K，预训练数据从 17T 扩至 33T tokens，在 Apple M5 Max 上解码 184 tokens/s，单张 NVIDIA B300 GPU 高并发下输出超过 21K tokens/s。