Liquid AI 放出了一个新的开源权重模型，名字叫 LFM2.5-24B-A2B。参数结构上，它总共 24B，但每次推理只激活 2B。

这个数字组合本身就值得看一眼。总参数决定模型容量，激活参数决定跑起来要花多少算力。24B 的体量，2B 的激活，意味着它在运行时并不需要把全部参数都调动起来。

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对标的是更大的模型

根据基准测试，LFM2.5-24B-A2B 的表现与更大的 Qwen3.6-35B-A3B 处于同一水平。后者总参数 35B，激活参数 3B。

一个 24B 总参、2B 激活的模型，去对标 35B 总参、3B 激活的对手，这个对比关系是这次发布里最直接的信息点。参数更小，基准表现却拉平了。

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开源权重，已经上架

模型以开源权重形式发布，目前可以在 HF 上获取。对于想直接拿来试的开发者来说，路径是现成的。

Liquid AI 这次的动作不大，但参数配置和基准对标这两条信息放在一起，足够说明它想切的是哪个位置：用更少的激活参数，去够更大模型的性能区间。