Liquid AI 开放 LFM2.5-24B-A2B 权重：每 token 只激活 2B 参数的推理智能体模型，M5 Max 上解码 184 token/秒
一个在智能体框架里训练出来的小型 MoE 模型，目标是让智能体常驻在自己的硬件上运行。
// 要点
- 总参数 24B，每 token 激活 2B；上下文从 32K 扩到 131K token，预训练数据从约 17T 增至 33T token。
- LiveClaw 得分 48.09，高于 Qwen3.6-35B-A3B 的 38.19；AutomationBench 27.69 对 8.72。但 SWE-Bench Verified（51.00 对 66.20）和 WebArena Verified（26.75 对 37.62）落后。
- 智能体强化学习在 OpenClaw、Hermes Agent、Pi 和 OpenCode 里进行；首日即支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang 和 ONNX。
- 指令版和基座版权重都已在 Hugging Face 开放。
开发者视角看表格，别只看标题：它在工具调用和指令遵循上占优，在编码和网页任务上明显落后。所以它适合 PandaClaws 里本地做工具路由、填表这类步骤，不适合当编码智能体。结合 10-13 那篇自我复制研究，自己部署的话，推理端点不要暴露在公网。