LFM2.5-24B-A2B 上台了,专给笔记本和 PCs 跑的本地模型,总参数二十四亿而每个词只激活两亿。这摆法我看完先记那组规格再掂打平那半句。记的掂的点在下面一层层摆。摆好了看规格,格在下面摆着,摆好了自己掂。
规格是这样摆的。总参数二百四十亿、每词激活二十亿,上下文扩到了十三万一千,词表十二万八千。预训练喂了三百三十万亿枚令牌。摆的第二层是它认的活。活是给笔记本和台式机用的高效本地模型。专门在各家智能体框架里跑多步任务,而且它是个带推理的模型。摆的第三层在下面摆着,摆好了别眨眼,眨眼就翻过去了。过去一页少一页。
打平是这样落的。在智能体和工具调用这类任务上、它跟 Qwen3.6-35B-A3B 这款参数多出约一半的对手不相上下。摆的第四层是它给本地这头的分量。分量是省着参数跑出相近的成绩。还非常好微调好定制。摆的第五层是那半开源,半是基础权重和后训练权重都放上了 HuggingFace、想拿去改就拿去改,摆的第六层是我的保留。
点评两句。第一句是拿激活参数当地图这步今年值得所有跑本地的人记下来,记了的机器才知道往哪个档配。第二句是小激活打平大参数这半句今年会让一批等旗舰下放的人直接先用上这一档,用上的回来点赞,句号。
话题来源 @liquidai
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