Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B 端侧推理智能体模型
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型,面向端侧私有智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE,并给出端侧与 GPU 推理速度,可据此判断本地智能体的可行性。
Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,一个 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型,面向端侧私有智能体,会先思考再作答并调用工具。
推荐理由:LFM2.5-24B-A2B 以 2B 激活参数对标更大 MoE,并给出端侧与 GPU 推理速度,可据此判断本地智能体的可行性。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,基于 Gemma 4 架构、740M 参数,在 Apache 2.0 许可下开源,可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用,可据此判断本地多模态检索的落地成本。