Liquid AI veröffentlichte am 13. Oktober das neue Textmodell LFM2.5-24B-A2B mit herunterladbaren Gewichten. Die Modellkarte nennt insgesamt 24 Milliarden Parameter und 2,45 Milliarden aktive Parameter bei der Berechnung eines Tokens. A2B bedeutet nicht, dass das vollständige Modell so wenig Speicher wie ein Modell mit zwei Milliarden Parametern benötigt.

Der Hersteller konzentriert sich auf mehrstufige Aufgaben und Werkzeugaufrufe. Eigene Benchmarks zeigen gute Ergebnisse bei einigen Agentenaufgaben, aber keine allgemeine Überlegenheit, etwa bei Codekorrekturen. Die Geschwindigkeit hängt von Gerät, Quantisierung, Kontextlänge und gleichzeitigen Anfragen ab; die Firmenmessungen sind kein unabhängiger Test von uns.

Denkbar wäre ein Assistent im kleinen Büro, der aus lokalen Unterlagen eine Aufgabenliste oder einen Zusammenfassungsentwurf erstellt. Nicht bei jeder Anfrage müsste das ganze Dokument an ein Cloud-Modell gehen. Websuche und andere angeschlossene Dienste können trotzdem Datenübertragungen auslösen.

Nötig sind genügend Speicher, eine passende Laufzeitumgebung und Zugriff nur auf erforderliche Dateien. Nachrichtenversand oder Änderungen an Datensätzen brauchen getrennte Freigaben. Tschechisch sollte an eigenen Beispielen geprüft werden, ebenso die eigene LFM-Lizenz mit Einschränkungen für bestimmte kommerzielle Nutzungen; es handelt sich nicht um uneingeschränktes Open Source.

Ein enger Pilot könnte optimistisch innerhalb von 2–4 Wochen zeigen, ob lokaler Betrieb Kosten spart und ausreichend zuverlässig ist. Das ist unser bedingtes redaktionelles Szenario, kein Herstellertermin. Erstes Ziel sollte ein prüfbarer Entwurf sein, nicht ein dauerhaft aktiver Agent mit unbegrenzten Rechten.