@liquidai：推出LFM2.5-230M：这是我们最小的模型，专为快速运行而设计，可在任何地方（CPU、NPU和GPU）上运行，以实现代理型任务…
摘要
Liquid AI发布了LFM2.5-230M，这是一个拥有230M参数的小型模型，针对CPU、NPU和GPU上的快速推理进行了优化，适用于手机和机器人等设备上的代理型任务。
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缓存时间: 2026/06/25 15:25
介绍 LFM2.5-230M：这是我们目前最小的模型，旨在任何地方都能快速运行（CPU、NPU 和 GPU），从而在手机、机器人、家庭及网络自动化设备上实现代理任务。
230M 参数，基于 LFM2 架构构建
预训练于 19T 个 token，支持 32K 上下文扩展
通过 LFM2.5-350M 蒸馏进行后训练
在 Galaxy S25 Ultra（CPU）上解码速度达 213 tok/s
在树莓派 5（CPU）上解码速度达 42 tok/s
在指令遵循、数据提取和工具使用方面，能与比其大两倍以上的模型竞争并常常胜出
可用于大规模数据提取管道，或轻量级设备端代理工作负载
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