リキッドAI (LiquidAI) は2026年8月3日(現地時間)、オンデバイスエージェント向け言語モデル「LFM2.5-2.6B」を発表した。同モデルはノートパソコンからスマートフォンまで、一般的なハードウェア上でツール利用とマルチステップワークフローをサポートする。これにより、開発者はエージェントをあらゆる場所に展開し、データプライバシーをデバイス上で維持しながら、クラウド推論コストなしでの利用拡大を可能にする。
LFM2.5-2.6Bは、LFM2アーキテクチャに基づき、ツール利用、指示応答、マルチステップエージェントタスクにおいて、最大4倍のサイズのモデルに匹敵する性能を持つ。このモデルは、約34兆トークンで事前学習され、コンテキストウィンドウは128Kに拡張されている。その後のポストトレーニングでは、教師ありファインチューニング (SFT)、教師の専門化、マルチドメインオンポリシー蒸留 (MOPD)、エージェント強化学習 (Agentic RL) の4段階を経て、エージェントとしての機能が強化された。
ベンチマーク結果によると、LFM2.5-2.6BはSTEM、指示応答、ツール利用、エージェントタスクにおいて、モデル群で最小サイズでありながら、他のモデルと競合し、しばしば優位に立つ。特に指示応答ベンチマークの全項目と、BFCLv4を除くツール利用ベンチマークの全項目でトップを記録した。推論速度は、Apple M5 Maxで220トークン/秒、AMD Ryzen CPUで113トークン/秒を達成し、2.5GB未満のメモリで動作する。GPU推論では、単一のH100で高並行時に毎秒約15,000出力トークン、1日あたり約13億トークンに達する。
LFM2.5-2.6BおよびLFM2.5-2.6B-Baseモデルは、Hugging Faceで提供が開始された。開発者はtransformersライブラリの最新バージョンを通じてモデルをロードし、利用できる。また、WebGPUを利用したブラウザデモも提供されており、OpenClawやHermes Agentなどのローカルエージェントを実行するためのガイドも公開されている。
参考: Hugging Face Blog (アーカイブ) — 2026年8月4日 14:10 (JST)