LFM2.5-24B-A2Bとは？
LFM2.5-24B-A2Bは、Liquid AIのLFM2.5ファミリーで最大かつ最後のモデルで、2026年10月13日に公開されました。パラメータ240億のmixture-of-expertsモデルで、各トークンで動作するのはそ のうち24.5億です。構成は珍しく、40層のうち30層が短い畳み込みブロックで、アテンションを使うのは10層だけです。テキストを読み書きし、コンテキストは131,072トークンで、答える前に必ず推論します。LFM2-24B-A2Bと比べ、コンテキストは32Kから4倍になり、語彙は2倍の128,000トークンに、事前学習はほぼ2倍の約33兆トークンに増えました。
事後学習には、4つのエージェントのハーネス（OpenClaw、Hermes Agent、Pi、OpenCode）内での強化学習が含まれ、モデルはそれらのツールとシステムプロンプトを練習済みです。Liquidによれば、4ビットでApple M5 Maxで毎秒184トークンをデコードし、NVIDIA B300 1基で高い同時実行時に毎秒21,000出力トークン超に達します。
重みはLFM Open License v1.0で、年間売上1,000万ドル以上の組織による商用利用を禁じています。Liquid自身のAPIは入力100万トークンあたり$0.10、出力100万トークンあたり$1.00です。Liquidはその後、次世代のLFM3を公開しました。テキスト、ビジョン、音声、オムニ、判定の小型モデルからなるファミリーで、別のLFM3のレビューで扱っています。
LFM2.5-24B-A2Bは使う価値があるか？
LFM2.5-24B-A2Bは、ローカルのマシンでツールを呼び出すという1つの仕事のために作られており、Liquidの数値によれば、より大きな競合よりもその仕事をうまくこなします。モデルカードでは、AutomationBenchで27.69（Qwen3.6-35B-A3Bは8.72）、LiveClawで48.09（同38.19）、ToolSandboxで80.71（同75.02）で、すべてLiquidがvLLMで動かしたものです。指示追従の3つのテストでもすべて首位で、IFEvalは96.75です。私たちが確認した時点でArtificial Analysisはこのモデルを採点しておらず、いずれも独立した確認はありません。
同じ表は上限も示しています。Qwen3.6-35B-A3Bは、OpenCodeでのSWE-bench Verifiedで66.20対51.00、GPQA Diamondで83.69対74.42、WebArena Verifiedで37.62対26.75、PinchBenchで89.93対83.18とリードしています。Liquid自身も、知識が重要な作業では単独で使わず、検索やWeb検索と組み合わせるよう勧めています。
ハードウェア面の利点は大きいです。Q4_K_MのGGUFは14.53 GB、量子化を考慮したQ4_0版は13.58 GBで、24 GBのMacならコンテキスト分の余裕を残して、16 GBのGPUならほとんど余裕なしで収まります。Liquidは4Kトークンの入力で、M5 Maxで毎秒184トークン、AMD Ryzen AI Max+ 395で114トークンを計測しており、比較した中で次に良いモデルの最大1.7倍です。これらはLiquid自身のベンチマーク環境での数値です。
本当の制約はライセンスです。LFM Open License v1.0が商用の権利を与えるのは年間売上1,000万ドル未満の組織だけで、それより大きい組織はLiquidとの個別契約が必要です。Apache 2.0のGemma 4にはそうした上限はありません。ホスト型で使えばこの問題を避けられ、OpenRouterの100万トークンあたり入力$0.05、出力$0.70はLiquid自身の$0.10と$1.00を下回ります。ただし、すべての回答が推論ブロックから始まるため、出力の支出は非思考モデルより多くなります。
真価を発揮する場面
24 GBのMacBookでHermes AgentやOpenClawを動かす開発者
ツールを通じて予約、整理、検索を行う非公開の個人エージェント を動かす
14.53 GBのQ4_K_MのGGUFをllama.cppで、またはMLXの4ビット版を提供し、ハーネスを131,072トークンのコンテキストでローカルのエンドポイントに向けます。モデルはこれらのハーネス内で訓練されています。Liquidによれば知識が弱点なので、Web検索と組み合わせます。
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大量のツール呼び出しを低コストで実行する
Liquidの報告では、SGLangを使い高い同時実行時にB300 1基で毎秒21,000出力トークン超です。売上が1,000万ドル以上ならセルフホストには商用契約が必要です。そうでなければ、OpenRouterの$0.05／$0.70の料金で、月に入力10億トークンと出力1億トークンで約$120です。
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デスクトップ製品にオンデバイスのアシスタントを組み込んで出荷する
売上1,000万ドル未満であれば、LFMライセンスは商用利用とファインチューニングを認めており、再配布するコピーには表示を残します。会社がこの基準を超えるとライセンスの対象外になるため、再交渉の予算を見込んでおきます。
導入前に確認すること
- 導入
- Transformers 5.0以降、vLLM、SGLang、llama.cpp、MLX、LM Studio。チャットテンプレートによってすべての返信に`<think>`タグが付きます。Liquidはtemperature 0.1、top_k 50、repetition penalty 1.05を推奨しています。
- 連携
- ツール呼び出しは既定で特殊トークンに挟まれたPython形式の関数リストになり、システムプロンプトで求めればJSONに切り替わります。LiquidはHermes、OpenClaw、Piの設定を文書化しています。Liquid Consoleと、Liquidがプロバイダーを務めるOpenRouterでホストされています。
- データとプライバシー
- セルフホストならデータはローカルにとどまります。LFM Open License v1.0は年間売上1,000万ドル未満の組織にのみ商用利用を認め、非営利の研究は例外として認めています。
- 大規模利用時のコスト
- OpenRouterでは、月に入力10億トークンと出力1億トークンで約$120、Liquid Consoleの$0.10／$1.00では約$200です。セルフホストでは、4ビットで13.58から14.53 GB、Q8_0で25.49 GB、BF16で47.96 GBが必要です。
- 制限
- コンテキストは131,072トークンで、OpenRouterは128,000トークンを提供し、出力の上限は8,192トークンです。テキス トのみ。常に先に推論します。Liquidは、検索なしで知識が重要なタスクに使わないよう勧めています。
良い点
- AutomationBenchで27.69、Qwen3.6-35B-A3Bは8.72（自己申告）
- Q4_K_Mで14.53 GB、M5 Maxで毎秒184トークン（Liquid）
- 公開時からGGUF、MLX、ONNX、FP8版があります
- OpenRouterで100万トークンあたり$0.05／$0.70です
気になる点
- 年間売上1,000万ドル以上では商用ライセンスがありません
- SWE-bench VerifiedとGPQAでQwen3.6-35B-A3Bに劣ります
- 常に推論するため、出力トークンがかさみます
- テキストのみで、独立したリーダーボードのスコアはまだありません
おすすめの人
ノートPCやGPU 1基でツールを呼び出すエージェントを動かす開発者と小規模企業のうち、売上1,000万ドルの線を下回るか、ホスト型API を使う人。
LFM2.5-24B-A2Bの代替
LFM2.5-24B-A2B：よくある質問
- LFM2.5-24B-A2Bは使う価値があるか？
- ノートPCサイズのエージェントモデルで、ツールのテストではQwen3.6-35B-A3Bを上回ります。ただし、売上1,000万ドル（$10 million）で打ち切られるライセンスが足かせです。 評価は5点満点中3.8点です。
- LFM2.5-24B-A2Bの料金は？
- 重みはLFM Open Licenseで無料（商用利用は年間売上1,000万ドル（$10M）未満のみ）。Liquid Console：100万（1M）トークンあたり入力$0.10／出力$1.00。OpenRouter：$0.05／$0.70。
- LFM2.5-24B-A2B の欠点は？
- 年間売上1,000万ドル以上では商用ライセンスがありません; SWE-bench VerifiedとGPQAでQwen3.6-35B-A3Bに劣ります; 常に推論するため、出力トークンがかさみます; テキストのみで、独立したリーダーボードのスコアはまだありません.
- LFM2.5-24B-A2Bは誰に向いているか？
- ノートPCやGPU 1基でツールを呼び出すエージェントを動かす開発者と小規模企業のうち、売上1,000万ドルの線を下回るか、ホスト型APIを使う人。
- チームや本番環境でLFM2.5-24B-A2Bを使うと費用はいくらか？
- OpenRouterでは、月に入力10億トークンと出力1億トークンで約$120、Liquid Consoleの$0.10／$1.00では約$200です。セルフホストでは、4ビットで13.58から14.53 GB、Q8_0で25.49 GB、BF16で47.96 GBが必要です。
- LFM2.5-24B-A2Bは企業データを扱っても安全か？
- セルフホストならデータはローカルにとどまります。LFM Open License v1.0は年間売上1,000万ドル未満の組織にのみ商用利用を認め、非営利の研究は例外として認めています。
- LFM2.5-24B-A2Bの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はgpt-oss-20b, Gemma 4, Underdog Saluki 27B 1.0, Qwen3.8-27B 、 Ministral 3 (3B, 8B and 14B)です。
回答確認日：2026年10月28日