LFM2.5-24B-A2B: وكلاء ذكاء اصطناعي على الجهاز

نطلق اليوم LFM2.5-24B-A2B، وهو نموذج استدلال بـ24 مليار معامل مع 2 مليار معامل نشط فقط، مصمم لوكلاء سريعين وخاصين يعملون على الجهاز. وهو أكبر نموذج وآخره في عائلة LFM2.5، التي تمتد الآن عبر مرتبتين من حيث الحجم، من LFM2.5-230M إلى LFM2.5-24B-A2B.

يتمتع LFM2.5-24B-A2B بقدرة تنافسية مع Qwen3.6-35B-A3B، وهو نموذج يفوقه بنحو 50% في إجمالي المعاملات والمعاملات النشطة، وذلك في خمسة من أصل ثمانية اختبارات للوكلاء واستخدام الأدوات. فهو يسجل 48.09 في Live Claw مقابل 38.19، و27.69 في Automation Bench مقابل 8.72. ولأن 2B معامل فقط تُفعَّل لكل رمز، فإنه يعمل على الجهاز أسرع بما يصل إلى 1.7 مرة من نماذج MoE المماثلة، محققًا 184 رمزًا في الثانية على Apple M5 Max، وما يصل إلى 21 ألف رمز مخرجات في الثانية على وحدة معالجة رسومية واحدة من طراز NVIDIA B300.

النموذج الأساسي (LFM2.5-24B-A2B-Base) والنموذج المدرّب لاحقًا (LFM2.5-24B-A2B) مفتوحا الأوزان، ومتاحان اليوم على Hugging Face وملعب الشركة Playground. كما تتوفر وثائق توضح كيفية تشغيل النموذج وضبطه محليًا.

مقارنةً بسلفه LFM2-24B-A2B، يتميز النموذج الجديد بمفردات ونافذة سياق موسعتين، وتدريب مسبق على نطاق أوسع، وتعلم معزز واسع النطاق. وهو نموذج استدلال فقط، يُنتج سلسلة تفكير صريحة قبل إجابته النهائية، وهي استراتيجية اعتُمدت للاستفادة من سرعة فك الترميز العالية لديه وتحسين جودة الإجابات.

المصدر: Hacker News · لخّصه HeadlinesBriefing