Liquid AI lance un modèle sur appareil de 2,6 milliards de paramètres, surpassant Qwen3.5-9B dans 3 tests

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Liquid AI a lancé son modèle embarqué LFM2.5-2.6B, doté de 2,6 milliards de paramètres, le 5 août, marquant une mise à jour clé dans l'actualité IA + crypto. Le modèle est open source et utilise environ 2,5 Go de mémoire après quantification, atteignant 30 jetons par seconde sur mobile. Dans trois tests — appel d'outils, suivi d'instructions multi-tours et sortie structurée — il a surpassé Qwen3.5-9B. Qwen3.5-9B, avec 9,7 milliards de paramètres, reste en tête en matière de génération de code et de tâches d'agents complexes. Cette actualité sur chaîne met en lumière la concurrence continue en matière de performance IA embarquée.

Message de ChainThink, le 5 août, selon les informations officielles de Liquid AI, Liquid AI a publié le modèle Agent côté appareil LFM2.5-2.6B et a rendu les poids du modèle disponibles.

Le modèle a une taille de 2,6 milliards de paramètres, occupe environ 2,5 Go de mémoire après quantification, et génère environ 30 tokens par seconde sur appareil mobile.

Les évaluations officielles montrent que LFM2.5-2.6B surpasse Qwen3.5-9B dans trois tests : appel d'outils, suivi d'instructions multiround et sortie structurée.

Qwen3.5-9B a une taille de 9,7 milliards de paramètres, mais reste en tête pour les tâches de code et certaines tâches complexes d'agent.

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