趋近智
LFM2.5 24B A2B
活跃参数
24B
上下文长度
131K
模态
Text
架构
Mixture of Experts (MoE)
许可证
other
发布日期
12 Oct 2026
训练数据截止日期
-
API 价格 (每 1M)
仅支持自建托管
系统要求
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
3x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
1x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
1x Apple M3 Max
128GB VRAM
131072 个令牌
消费级
3x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
1x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
1x Apple M3 Max
128GB VRAM
架构图
评估基准
没有可用的 LFM2.5 24B A2B 评估基准。
排名
排名
-
编程排名
-
关于 LFM2.5 24B A2B
LFM2.5 24B A2B is a mixture-of-experts model from Liquid AI activating 2 billion parameters per token. It leverages Liquid's non-transformer dynamical architecture designed for high efficiency and extended sequence modeling.
技术规格
注意力
注意力结构
Grouped-Query Attention
注意力头
32
键值头
8
注意力头维度
64
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
10,000,000
滑动窗口注意力
No
滑动窗口大小
-
滑动窗口比例
-
线性注意力
Yes
线性注意力比例
75.0%
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
辅助参数
-
隐藏维度大小
2,048
层数
40
FFN 中间层大小（稠密层）
11,776
多 Token 预测头数
-
分词器
词汇量大小
128,000
混合专家
专家参数总数
2.5B
专家数量
64
活跃专家
4
共享专家数
-
FFN 中间层大小（每专家）
1,536
MoE 前的稠密层数
2
资源
关于 LFM2
The LFM2 model family developed by Liquid AI.