@timseyde: 小飞象的第一步 — LFM2.5-230M 使用 @nvidia SONIC 提供的预训练技能执行多步工具调用。同样的…
摘要
Liquid AI 的 LFM2.5-230M 模型在 Unitree G1 机器人上展示了多步工具调用能力，完全在 NVIDIA Jetson Orin 设备端运行，充当技能选择层。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/25 21:27
Dumbo的第一步——LFM2.5-230M通过@nvidia SONIC提供的预训练技能进行多步工具调用。同样的小模型，多种不同的用例。
Liquid AI (@liquidai): 作为正在进行的工作的早期预览，我们将LFM2.5-230M部署在宇树G1机器人上，完全在设备端运行，基于其机载的@nvidia Jetson Orin。
该模型充当技能选择层，接收自然语言指令并将其分解为一系列工具调用。
之后
相似文章
Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B
Liquid AI 发布了 LFM2.5-8B-A1B，这是一款边缘模型，拥有 128K 上下文窗口、38T 预训练 token 和大规模强化学习，支持工具调用和复杂任务，同时可运行于入门级笔记本电脑。
@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…
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。
Liquid AI 发布基于 38T 训练的 8B-A1B MoE 模型
Liquid AI 发布了 LFM2.5-8B-A1B，这是一款边缘 MoE 模型，基于 38T tokens 训练，拥有 128K 上下文窗口，改进了工具调用和推理能力，可在 Hugging Face 上获取。
@noctus91: 我最近从 Qwen 3.5 9B 切换到了 @liquidai 的 LFM2.5-8B-A1B，它迅速成为我在 H… 中的默认本地模型
一位用户分享了从 Qwen 3.5 9B 切换到 Liquid AI 新推出的 LFM2.5-8B-A1B 模型的积极体验，称赞其在代理任务上的速度和可靠性，同时指出编码仍然是其弱项。该模型是一个 8B MoE 架构，具有 1.5B 活跃参数和 128K 上下文，针对设备和服务器端使用进行了优化。
LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-GGUF
LiquidAI 发布了其 LFM2.5-8B-A1B 模型的 GGUF 量化版本，并提供了在多个推理引擎上的使用说明。