LFM2.5-2.6B: הסוכן החכם של Liquid AI שרץ על המכשיר שלכם
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן. המודל רץ בזיכרון של פחות מ 2.5GB ומגיע למהירויות של עד 220 טוקנים לשנייה ב M5 Max, 113 טוקנים ב Ryzen AI...
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן.
המודל רץ בזיכרון של פחות מ 2.5GB ומגיע למהירויות של עד 220 טוקנים לשנייה ב M5 Max, 113 טוקנים ב Ryzen AI Max+ 395 וכ 30 טוקנים בטלפון חכם.
תהליך האימון כלל 34 טריליון טוקנים בפרה אימון, חלון הקשר של 128K וארבעה שלבי פוסט אימון: SFT, התמחות מורים, זיקוק מבוזר על פוליסי ולמידת חיזוק סוכנית בתוך מערכות אמיתיות (Hermes Agent, OpenClaw, Pi).
What is Liquid AI's LFM2.5-2.6B model — its release date, parameter count, key design focus on agentic workflows (including planning, tool cLFM2.5-2.6B is Liquid AI's latest open-weight model for on-device agentic AI.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Liquid AI's LFM2.5-2.6B model — its release date, parameter count, key design focus on agentic workflows (including planning, tool c. Article summary: Here is a comprehensive breakdown of Liquid AI's **LFM2.5-2.6B** model.. Topic tags: general, academic, documentation, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factua
openai.com
Liquid AI's LFM2.5-2.6B הוא מודל שפה קומפקטי בקוד פתוח, שתוכנן במיוחד להרצת זרימות עבודה סוכנות (Agentic Workflows) ישירות על המכשיר – ללא נסיעות חזרה לענן. הדגם שוחרר ב-4 באוגוסט 2026, כולל 2.69 מיליארד פרמטרים בסך הכול, דורש פחות מ-2.5GB זיכרון ומתאים למחשבים ניידים, שרתי קצה ואפילו לטלפונים חכמים .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "LFM2.5-2.6B: הסוכן החכם של Liquid AI שרץ על המכשיר שלכם"?
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן.
What are the key points to validate first?
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן. המודל רץ בזיכרון של פחות מ 2.5GB ומגיע למהירויות של עד 220 טוקנים לשנייה ב M5 Max, 113 טוקנים ב Ryzen AI Max+ 395 וכ 30 טוקנים בטלפון חכם.
What should I do next in practice?
תהליך האימון כלל 34 טריליון טוקנים בפרה אימון, חלון הקשר של 128K וארבעה שלבי פוסט אימון: SFT, התמחות מורים, זיקוק מבוזר על פוליסי ולמידת חיזוק סוכנית בתוך מערכות אמיתיות (Hermes Agent, OpenClaw, Pi).
LFM2.5-2.6B: הסוכן החכם של Liquid AI שרץ על המכשיר שלכם
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן. המודל רץ בזיכרון של פחות מ 2.5GB ומגיע למהירויות של עד 220 טוקנים לשנייה ב M5 Max, 113 טוקנים ב Ryzen AI...
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן.
המודל רץ בזיכרון של פחות מ 2.5GB ומגיע למהירויות של עד 220 טוקנים לשנייה ב M5 Max, 113 טוקנים ב Ryzen AI Max+ 395 וכ 30 טוקנים בטלפון חכם.
תהליך האימון כלל 34 טריליון טוקנים בפרה אימון, חלון הקשר של 128K וארבעה שלבי פוסט אימון: SFT, התמחות מורים, זיקוק מבוזר על פוליסי ולמידת חיזוק סוכנית בתוך מערכות אמיתיות (Hermes Agent, OpenClaw, Pi).
What is Liquid AI's LFM2.5-2.6B model — its release date, parameter count, key design focus on agentic workflows (including planning, tool cLFM2.5-2.6B is Liquid AI's latest open-weight model for on-device agentic AI.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Liquid AI's LFM2.5-2.6B model — its release date, parameter count, key design focus on agentic workflows (including planning, tool c. Article summary: Here is a comprehensive breakdown of Liquid AI's **LFM2.5-2.6B** model.. Topic tags: general, academic, documentation, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factua
openai.com
Liquid AI's LFM2.5-2.6B הוא מודל שפה קומפקטי בקוד פתוח, שתוכנן במיוחד להרצת זרימות עבודה סוכנות (Agentic Workflows) ישירות על המכשיר – ללא נסיעות חזרה לענן. הדגם שוחרר ב-4 באוגוסט 2026, כולל 2.69 מיליארד פרמטרים בסך הכול, דורש פחות מ-2.5GB זיכרון ומתאים למחשבים ניידים, שרתי קצה ואפילו לטלפונים חכמים .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "LFM2.5-2.6B: הסוכן החכם של Liquid AI שרץ על המכשיר שלכם"?
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן.
What are the key points to validate first?
Liquid AI שחררה באוגוסט 2026 את LFM2.5 2.6B, מודל קוד פתוח עם 2.6B פרמטרים שתוכנן להרצת זרימות עבודה סוכן (תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט, ביצוע משימות מרובות שלבים) ישירות על המכשיר – ללא צורך בתקשורת לענן. המודל רץ בזיכרון של פחות מ 2.5GB ומגיע למהירויות של עד 220 טוקנים לשנייה ב M5 Max, 113 טוקנים ב Ryzen AI Max+ 395 וכ 30 טוקנים בטלפון חכם.
What should I do next in practice?
תהליך האימון כלל 34 טריליון טוקנים בפרה אימון, חלון הקשר של 128K וארבעה שלבי פוסט אימון: SFT, התמחות מורים, זיקוק מבוזר על פוליסי ולמידת חיזוק סוכנית בתוך מערכות אמיתיות (Hermes Agent, OpenClaw, Pi).
LFM2.5-2.6B שוחרר ב-4 באוגוסט 2026. זהו מודל Dense עם 2.69B פרמטרים ו-30 שכבות: 22 בלוקי קונבולוציה כפולים עם שער ו-8 שכבות Grouped-Query Attention (GQA), המבוסס על ארכיטקטורת LFM2 ההיברידית .
מיקוד עיצובי מרכזי: זרימות עבודה סוכנות על המכשיר
המודל תוכנן במיוחד להרצת זרימות עבודה סוכנות (Agentic Workflows) במלואן על המכשיר – תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט וביצוע משימות מרובות-שלבים – כאשר הנתונים לעולם אינם עוזבים את המכשיר ואין עלות הסקה שולית (Zero Marginal Inference Cost) . הוא כולל יכולת מובנית לקריאה לכלים (Native Tool Calling) ואומן לעבוד באופן אמין בתוך מערכות סוכנות אמיתיות כמו Hermes Agent, OpenClaw ו-Pi .
פרטי אימון
פרה-אימון: כ-34 טריליון טוקנים .
אוצר מילים: 128K טוקנים (הוכפל לעומת דגמים קודמים כדי לתמוך טוב יותר בכתיבים לא-לטיניים ובקלטי סוכן מגוונים כמו סכמות כלים ונתיבי קבצים) .
חלון הקשר: 128K טוקנים (131,072), הורחב באמצעות שלב ייעודי להרחבת הקשר באמצע האימון .
צינור פוסט-אימון בארבעה שלבים:
טביעת רגל בזיכרון ומהירויות פענוח
LFM2.5-2.6B רץ בפחות מ-2.5GB של זיכרון. להלן מהירויות הפענוח המדווחות על ידי היצרן (Liquid AI):
הורדה במשקל פתוח ב-Hugging Face בכתובת LiquidAI/LFM2.5-2.6B, עם מאגרים נפרדים לפורמטים כמותיים GGUF, MLX ו-ONNX . רישיון: LFM1.0 open-weight license .
רקע החברה: MIT Spinoff
Liquid AI נוסדה ב-2023 כספין-אוף מ-MIT CSAIL על ידי Ramin Hasani (מנכ"ל), Mathias Lechner (CTO), Alexander Amini (CSO) ו-Daniela Rus (פרופסורית ב-MIT ומנהלת CSAIL) . הטכנולוגיה של החברה התפתחה ממחקר על רשתות עצביות נוזליות (Liquid Neural Networks) ב-MIT .
מגבלות
LFM2.5-2.6B אינו מומלץ למשימות קוד סוכניות או משימות עתירות ידע. במדדי קידוד, דגמים גדולים יותר (למשל Qwen3.5-9B) שומרים על יתרון, וכרטיס הדגם הרשמי ב-Hugging Face מייעץ שלא להשתמש בו לעומסי עבודה אלה . עבור קידוד סוכן מורכב או שליפת ידע עמוקה, דגמים גדולים יותר עדיין עדיפים .
LFM2.5-2.6B שוחרר ב-4 באוגוסט 2026. זהו מודל Dense עם 2.69B פרמטרים ו-30 שכבות: 22 בלוקי קונבולוציה כפולים עם שער ו-8 שכבות Grouped-Query Attention (GQA), המבוסס על ארכיטקטורת LFM2 ההיברידית .
מיקוד עיצובי מרכזי: זרימות עבודה סוכנות על המכשיר
המודל תוכנן במיוחד להרצת זרימות עבודה סוכנות (Agentic Workflows) במלואן על המכשיר – תכנון, קריאה לכלים, חיפוש באינטרנט וביצוע משימות מרובות-שלבים – כאשר הנתונים לעולם אינם עוזבים את המכשיר ואין עלות הסקה שולית (Zero Marginal Inference Cost) . הוא כולל יכולת מובנית לקריאה לכלים (Native Tool Calling) ואומן לעבוד באופן אמין בתוך מערכות סוכנות אמיתיות כמו Hermes Agent, OpenClaw ו-Pi .
פרטי אימון
פרה-אימון: כ-34 טריליון טוקנים .
אוצר מילים: 128K טוקנים (הוכפל לעומת דגמים קודמים כדי לתמוך טוב יותר בכתיבים לא-לטיניים ובקלטי סוכן מגוונים כמו סכמות כלים ונתיבי קבצים) .
חלון הקשר: 128K טוקנים (131,072), הורחב באמצעות שלב ייעודי להרחבת הקשר באמצע האימון .
צינור פוסט-אימון בארבעה שלבים:
טביעת רגל בזיכרון ומהירויות פענוח
LFM2.5-2.6B רץ בפחות מ-2.5GB של זיכרון. להלן מהירויות הפענוח המדווחות על ידי היצרן (Liquid AI):
הורדה במשקל פתוח ב-Hugging Face בכתובת LiquidAI/LFM2.5-2.6B, עם מאגרים נפרדים לפורמטים כמותיים GGUF, MLX ו-ONNX . רישיון: LFM1.0 open-weight license .
רקע החברה: MIT Spinoff
Liquid AI נוסדה ב-2023 כספין-אוף מ-MIT CSAIL על ידי Ramin Hasani (מנכ"ל), Mathias Lechner (CTO), Alexander Amini (CSO) ו-Daniela Rus (פרופסורית ב-MIT ומנהלת CSAIL) . הטכנולוגיה של החברה התפתחה ממחקר על רשתות עצביות נוזליות (Liquid Neural Networks) ב-MIT .
מגבלות
LFM2.5-2.6B אינו מומלץ למשימות קוד סוכניות או משימות עתירות ידע. במדדי קידוד, דגמים גדולים יותר (למשל Qwen3.5-9B) שומרים על יתרון, וכרטיס הדגם הרשמי ב-Hugging Face מייעץ שלא להשתמש בו לעומסי עבודה אלה . עבור קידוד סוכן מורכב או שליפת ידע עמוקה, דגמים גדולים יותר עדיין עדיפים .
כיוונון עדין מפוקח (SFT): שני סבבים – כיסוי רחב ולאחר מכן עיצוב ממוקד במשימות סוכנות, שימוש בכלים, חשיבה והנדסת תוכנה.
התמחות מורים (Teacher Specialization): מומחה אחד לכל תחום (ביצוע הוראות, מתמטיקה, בקרת ידע/הזיות, קוד, שימוש בכלים, הקשר ארוך) שאומן באמצעות SFT + RLVR.
זיקוק מבוזר על-פוליסי (MOPD): מורים מתמחים מפקחים על מודל הסטודנט עם משוב ברמת הטוקן במהלך ההרצות שלו.
למידת חיזוק סוכנית (Agentic RL): RL רב-שלבי בתוך מערכות סוכנות אמיתיות באמצעות GRPO, עם תגמולים המבוססים על תוצאות המשלבים שופט LLM, בדיקות פרוגרמטיות ושער בטיחות.
כיוונון עדין מפוקח (SFT): שני סבבים – כיסוי רחב ולאחר מכן עיצוב ממוקד במשימות סוכנות, שימוש בכלים, חשיבה והנדסת תוכנה.
התמחות מורים (Teacher Specialization): מומחה אחד לכל תחום (ביצוע הוראות, מתמטיקה, בקרת ידע/הזיות, קוד, שימוש בכלים, הקשר ארוך) שאומן באמצעות SFT + RLVR.
זיקוק מבוזר על-פוליסי (MOPD): מורים מתמחים מפקחים על מודל הסטודנט עם משוב ברמת הטוקן במהלך ההרצות שלו.
למידת חיזוק סוכנית (Agentic RL): RL רב-שלבי בתוך מערכות סוכנות אמיתיות באמצעות GRPO, עם תגמולים המבוססים על תוצאות המשלבים שופט LLM, בדיקות פרוגרמטיות ושער בטיחות.
docs.liquid.aiLFM2.5-2.6B - Liquid Docs
explainx.aiLFM2.5-2.6B: Liquid AI's Biggest On-Device Agent Model Yet
developersdigest.techLFM2.5-2.6B: Liquid AI's On-Device Agent Model Runs at 220 ...
gigazine.netA compact AI model with agent support that runs on ...
ai-tldr.devLFM2.5-2.6B — Liquid AI's 2.6B on-device agent… | AI/TLDR