此页是 2026-06-26 的观测快照,查看该模型当前信息 → /m/liquidai__lfm25-230m/

归档 / 2026-06-26 / LFM2.5-230M (LiquidAI)

LFM2.5-230M (LiquidAI)

230M混合架构，为边缘设备推理与代理任务设计

入选理由: 230M参数边缘模型，支持GGUF/ONNX/MLX，可在手机和树莓派上运行，适合轻量级agent和数据提取任务。
对位: 对位 Gemma-3-1B, Qwen3.5-0.8B
适合: 设备端数据抽取 / 轻量代理流程
不适合: 复杂推理、数学、代码生成
规模: 230M · 32768 · Q4 ~0.2GB / FP16 ~0.6GB
授权: LFM1.0 · 需自查
框架: transformers / vllm / llama.cpp / mlx / sglang
工具调用: 自定义模板 (<|tool_call_start|>/<|tool_call_end|> 包裹Python调用)
血统: 微调自 LFM2.5-230M-Base
可信度: HF 7334次下载，65赞；端侧解码213 tok/s (Galaxy S25), 42 tok/s (树莓派5)

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

社区实测

社区认为这是一款适合端侧部署的小模型，经过微调后在特定任务（如数据提取、编码）上表现超出预期，但基础模型能力仍较简单。

端侧/低算力设备上的本地部署与快速推理（Galaxy S25 Ultra 上 213 tok/s，树莓派 5 上 42 tok/s）
小参数量下的数据提取任务，官方宣称在数据提取上优于 4 倍参数量的模型
经 Fable-5 编码数据微调后，编码表现好于社区预期

基础模型行为仍然「deliberately simple」，直接使用能力有限
作为 foundation model，需要额外微调才能用于具体 agentic workflow

来源

LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B · Hugging Face : r/LocalLLaMA - Reddit Liquid AI's smallest model yet LFM2.5-230M beats ... - VentureBeat LFM2.5-230M: Built to Run Anywhere — Blog — Liquid AI

截至 2026-07-05

快速上手

llama-server -hf LiquidAI/LFM2.5-230M-GGUF

评分详情

Q1: 今天能接上用吗 5 / 5
Q2: 有可信证据吗 1 / 5
Q3: 是新东西吗 3 / 5
总分: 9

HuggingFace 原始数据 (抓取于 2026-06-26)

作者: LiquidAI
任务类型: text-generation
推理库: transformers
下载: 7,334
点赞: 65
许可证: LFM1.0
标签: transformers, safetensors, lfm2, text-generation, liquid, lfm2.5, edge, conversational, en, ar, zh, fr, de, ja, ko, es, pt, it, arxiv:2511.23404, base_model:LiquidAI/LFM2.5-230M-Base, base_model:finetune:LiquidAI/LFM2.5-230M-Base, license:other, endpoints_compatible, region:us

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