模型 / LFM2.5-8B-A1B (LiquidAI)

LFM2.5-8B-A1B (LiquidAI)

8.3B总参/1.5B活跃，面向端侧个人助手的混合架构模型

作者: LiquidAI
对位: 对位 Granite-4.0-H-Tiny (7B/A1B) 与 Qwen3.5-4B
适合: 端侧个人助理及工具调用 / 多语言指令跟随与结构化输出
不适合: 重度编程及无检索知识问答
入选理由: LFM2.5 基础模型性能强且支持工具调用，但本模型仅为量化版本，无新能力。
规模: 8.3B (1.5B active) · 128k · 最低 ~5.1GB · 4-bit(估算)
授权: LFM1.0 · 需自查
框架: llama.cpp / LM Studio / ollama
血统: 量化自 LFM2.5-8B-A1B
国内访问: 需代理
可信度: 下载量29k，Unsloth Dynamic 2.0量化，原模型IFEval 91.84，AA-Omniscience指数-24.70

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

社区实测

小型本地 MoE 模型，资源要求低、推理速度快，工具调用可用，但编程能力明显偏弱。

在普通笔记本或手机上以低资源运行本地模型（1.5B 激活参数，支持 llama.cpp/Ollama/GGUF，实测 RTX 4060 笔记本约 76 tok/s）
工具调用（tool calling）与 agent 工作流在实际测试中可用

编程能力较弱，在社区实测中多数编程任务未通过（4/5 coding tests failed）

来源

r/LocalLLaMA - Liquid AI releases LFM2.5-8B-A1B LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B · Hugging Face : r/LocalLLaMA LFM2.5-8B-A1B — Fastest Local AI Agent on a Laptop? (6 Tests)Liquid AI Releases LFM2.5-8B-A1B: An On-Device MoE Model With 8.3B Total and 1.5B Active Parameters Liquid LFM2.5-8B First Test – An On-Device MoE Model!

截至 2026-07-19

本形态 ~5.1GB 4-bit · 国内需代理 · 0 下载

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transformers >= 5.0.0: AutoModelForCausalLM.from_pretrained('LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B')

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