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Run fast, private agents on-device with LFM2.5-24B-A2B
Hugging Face · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- LiquidAI released LFM2.5-24B-A2B, a 24-billion-parameter model with only 2 billion active parameters per token for on-device agentic AI.
- Warum es zählt
- Engineers building private agents, tool-use systems, or reasoning workflows that must run locally on consumer hardware without cloud dependencies.
- Achtung
- Model excels at tool use and instruction following but lags on knowledge-heavy and coding benchmarks, requiring retrieval or web search augmentation.
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- agent
- on-device
- lfm
Die Patterns dahinter
- Tool Retrieval (Tool RAG)
- Proactive Clarification & Active Disambiguation
- MCP Gateway (Tool Federation & Governance)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
Ein Pattern, ein Tradeoff, eine Produktionspanne. Ein kurzes wöchentliches Briefing für alle, die agentische Systeme bauen.
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