Liquid AI lanza LFM2.5-24B-A2B, un modelo de razonamiento pequeño diseñado para ejecutar agentes en dispositivos
Liquid AI lanzó LFM2.5-24B-A2B, un modelo de razonamiento de pesos abiertos con 24.000 millones de parámetros totales y solo 2.000 millones activos por token. La compañía afirma que el modelo compite con modelos de mezcla de expertos más grandes en pruebas comparativas de agentes y uso de herramientas, y que funciona más rápido en hardware de consumo y en una sola GPU de centro de datos. Las versiones base y las posteriores al entrenamiento ya están disponibles en Hugging Face y a través del Playground de la empresa. Con este lanzamiento, el modelo se posiciona como la entrada más grande y final de su familia LFM2.5. Leer más