Liquid AI lanza un modelo de agente de 2.6B parámetros, superando la evaluación de Qwen3.5-9B
Prefiérenos en GoogleLiquid AI ha lanzado el modelo de agente LFM2.5-2.6B, que cuenta con 2.6 mil millones de parámetros. Después de la cuantificación, el uso de memoria es de aproximadamente 2.5GB, y la velocidad de generación en dispositivos móviles puede alcanzar alrededor de 30 tokens por segundo. Las evaluaciones oficiales muestran que este modelo supera a Qwen3.5-9B en tres pruebas: invocación de herramientas, seguimiento de instrucciones en múltiples turnos y salida estructurada, a pesar de que Qwen3.5-9B tiene 9.7 mil millones de parámetros, casi cuatro veces más. Sin embargo, Qwen3.5-9B sigue teniendo ventajas en tareas de código y en algunas tareas complejas de agentes.
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