# Liquid AI pubblica su Hugging Face il modello di ragionamento LFM2.5-24B-A2B

> Il modello da 24 miliardi di parametri, di cui solo 2 miliardi attivi, è ottimizzato per agenti veloci on-device e per l’uso di strumenti.

Oossa · 2026-10-13 · https://oossa.com/it/liquid-ai-releases-lfm2-5-24b-a2b-reasoning-model-on-hugging-face

Il 12 ottobre 2026, Liquid AI ha pubblicato LFM2.5-24B-A2B su Hugging Face. È un modello MoE da 24 B di parametri che ne attiva appena 2 B per token, rendendo l’inferenza economica e veloce. L’azienda afferma che il modello eguaglia Qwen3.6‑35B‑A3B nei benchmark per agenti e uso di strumenti, pur funzionando fino a 1.7× più velocemente on-device: raggiunge 184 tok/s su un Apple M5 Max e oltre 21 K tok/s su una singola GPU NVIDIA B300.

## I fatti

- 24 B di parametri totali, 2.45 B attivi (≈2 B per token)
- Ottiene 48.09 su LiveClaw, superando i 38.19 di Qwen3.6‑35B‑A3B

## Perché conta

Gli sviluppatori possono eseguire localmente agenti di ragionamento avanzati senza costi cloud, realizzando strumenti di IA più veloci e privati.

## Fonti e riferimenti

1. [New model on Hugging Face: LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B (text-generation)](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B) – Liquid AI, 2026-10-12
2. [Liquid AI Releases LFM2.5-24B-A2B: A 2B-Active MoE for On-Device Agents](https://www.marktechpost.com/2026/10/14/liquid-ai-lfm2-5-24b-a2b/) – MarkTechPost, 2026-10-14

Ultimo aggiornamento: 2026-10-14