Liquid AI představil LFM2.5-24B-A2B, open-weight reasoning model se 24 miliardami parametrů a zhruba 2 miliardami aktivních parametrů. Firma jej staví jako model pro rychlé a soukromé agenty běžící lokálně nebo na zařízeních s omezeným výkonem. Nová verze navazuje na LFM2-24B-A2B a má zlepšit inferenci i chování v agentních úlohách. Materiál uvádí srovnání s Qwen3.6-35B-A3B na benchmarku LiveClaw a zdůrazňuje kompatibilitu s lokálním nasazením. Zpravodajsky podstatné je, že nejde jen o menší variantu pro chat, ale o model zaměřený na běh nástrojových agentů mimo centrální cloud. Model má cílit na nižší latenci bez odesílání citlivých dat mimo zařízení.
