8月4日，Liquid AI 在 Hugging Face 发布 LFM2.5-2.6B。该模型面向工具调用和多步骤工作流，定位是在日常设备上运行智能体。官方称，开发者可将其部署到笔记本电脑、手机等终端，以减少对云端推理的依赖。

按公告披露的信息，LFM2.5-2.6B 支持 128K 上下文，并提供基础版与指令/智能体版本。Liquid AI 表示，该模型经过面向工具使用、指令遵循和多轮任务的后训练；其在文中列出的测试中，与参数量更大的模型进行比较。

在推理效率方面，官方给出的测试数据显示，该模型在 Apple M5 Max 上达到每秒 220 个 token、在 AMD Ryzen AI Max+ 395 上达到每秒 113 个 token，内存占用低于 2.5GB。相关数字来自发布方测试，实际表现会随量化、硬件和运行框架而变化。

生态兼容方面，Liquid AI 称该模型首日支持 llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang 和 ONNX，并已在 Hugging Face 提供模型权重与浏览器演示。对需要本地部署、注重数据留在设备侧或希望降低云端调用成本的场景而言，小型智能体模型仍是值得关注的一条路线。

来源：Liquid AI 于2026年8月4日发布在 Hugging Face 的模型公告。本文为中文编译与整理。