LiquidAI LFM2.5-24B-A2B 據稱採 24B／2.45B 活躍參數 MoE，提供 GGUF 與裝置端推理

Reddit r/LocalLLaMA 一則未經證實的貼文介紹 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B，稱這是 LFM2.5 系列最大且最後一款模型，採混合專家（MoE）架構，總參數 24.0B、每個 token 啟用 2.45B 參數，並已提供 GGUF 檔案及 LiquidAI Playground 示範。貼文稱，該模型針對快速且私有的裝置端代理設計，在 LiveClaw agent 與工具使用任務取得 48.09 分，高於 Qwen3.6-35B-A3B 的 38.19 分；但材料未提供評測方法或獨立驗證。效能方面，貼文宣稱其在裝置端最多比可比的 MoE 模型快 1.7 倍，在 Apple M5 Max 上達 184 tok/s，單張 NVIDIA B300 GPU 則最高可達 21K output tok/s。規格包括 40 層網路、其中 30 層為雙閘門短卷積區塊、10 層採 GQA；每個 MoE 區塊配置 64 個 experts 並採 top-4 routing，訓練量為 36 兆 tokens，詞彙表大小 128,000、上下文長度 131,072 tokens。模型被描述為純文字通用推理模型，支援英語、阿拉伯語、中文、法語、德語、義大利語、日語、韓語、葡萄牙語、西班牙語、越南語、泰語、印尼語、印地語、俄語與波蘭語。現有材料僅來自單一 Reddit 貼文，LiquidAI 尚未由佐證來源確認上述發布、評測與效能主張。