# Liquid AI、推論モデル「LFM2.5-24B-A2B」をHugging Faceで公開

> 総パラメーター数24 billion、アクティブパラメーター数はわずか2 billion。端末上で高速に動作するエージェントやツール利用向けに調整されている。

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

Liquid AIはOct 12, 2026、「LFM2.5-24B-A2B」をHugging Faceに追加した。総パラメーター数24 BのMoEモデルで、トークンごとにアクティブになるのはわずか2 B。そのため、推論を低コストかつ高速に実行できる。同社によると、エージェント機能やツール利用のベンチマークではQwen3.6-35B-A3Bに匹敵し、端末上では最大1.7×高速に動作する。Apple M5 Maxでは184 tok/s、単体のNVIDIA B300 GPUでは21 K tok/s超を達成する。

## 事実

- 総パラメーター数24 B、アクティブパラメーター数2.45 B（トークンごとに約2 B）
- LiveClawで48.09を記録し、Qwen3.6-35B-A3Bの38.19を上回る

## なぜ重要か

開発者は、クラウド利用料をかけずに高度な推論エージェントをローカルで実行でき、より高速でプライバシーに配慮したAIツールを構築できる。

## 出典と参考資料

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

最終更新: 2026-10-14