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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

LFM2.5-⁠24B-⁠A2B

Liquid AI · États-Unis · sorti le Liquid AI · États-Unis · 13 octobre 2026

Entré sur QUELLE IA le · les nouveaux modèles

  • Poids ouverts · LFM Open License v1.0
  • Mac 24 Go
En attente de mesuresAucun banc d'essai ne l'a encore noté.
Empreinte?
RaisonnementCodeAgentsUsageMathsSciencesFrançaisVisionÉcritureWebEn attente de mesures

Son bilan?

  • Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.
L'essayer surLiquid Playground (nouvel onglet)

Estimationenviron 0,35 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général

En attente de mesuresPas encore de score

LFM2.5-24B-A2B n'a pas encore de score : au 9 novembre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats.

Les dix tâches?

  • Raisonnement
    Non mesuré
  • Code
    Non mesuré
  • Agents
    Non mesuré
  • Usage
    Non mesuré
  • Maths
    Non mesuré
  • Sciences
    Non mesuré
  • Français
    Non mesuré
  • Vision
    Non mesuré
  • Écriture
    Non mesuré
  • Web
    Non mesuré

Potentiel QUELLE IA

Estimation
  1. IndicationMilieu51e et au-delà
  2. Haut11e à 50e
  3. Prétendant1er à 10e

Milieu de tableau

Un seul de ses résultats annoncés porte sur un benchmark que QUELLE IA mesure à l'identique (GPQA Diamond) : le palier est une indication, sans fourchette de rang.

Prix
0,21 $Par million de jetons, trois en entrée pour un en sortie (prix des catalogues de l'API). Parmi les 141 modèles classés qui atteignent ce niveau, 7 coûtent moins cher, dont MiMo-V2-Flash (70,6) à 0,15 $.
Chez soi
Au niveau · Mac 24 GoSur un Mac de 24 Go, il serait au niveau de Qwen3.5-9B (66,1), le meilleur classé qui y tient : l'écart est dans la marge.

Estimation de QUELLE IA à partir des résultats que l'éditeur annonce, placés sur l'échelle du score général puis corrigés de l'optimisme des annonces : sur les 10 modèles annoncés puis mesurés, les annonces surestimaient de 2,5 points, et l'écart restant est de 1,3 point en médiane. Ne compte dans aucun classement et disparaît dès le premier score mesuré. La méthode

Annoncé par Liquid AI

Hors du score

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle, sur sa page du . Ces chiffres ne sont pas vérifiés par une source indépendante et ne comptent pas dans le score IA.

Disponibilité
Depuis le 13 octobre 2026 sur Hugging Face (version de base et version entraînée) et le Playground de Liquid AI.
Taille
24,0 milliards de paramètres, dont 2,45 actifs : mélange d'experts, 64 experts par bloc, quatre sollicités à chaque jeton.
Contexte
131 072 jetons, contre 32 768 pour LFM2 24B A2B.
Raisonnement
Modèle à raisonnement seul : il écrit toujours une chaîne de pensée avant de répondre, selon Liquid AI.
Langues
Seize, dont le français.
Vitesse annoncée
184 jetons par seconde sur un Apple M5 Max et 114 sur un AMD Ryzen AI Max+ 395, selon Liquid AI.
Poids
Ouverts sur Hugging Face sous LFM Open License v1.0.
Usages
Agents qui raisonnent et appellent des outils sur l'appareil ; Liquid AI le déconseille seul pour les tâches qui demandent beaucoup de connaissances et conseille de l'associer à une recherche documentaire ou sur le web.
BenchmarkRésultat annoncéD'où vient le chiffre
Agents
AutomationBench27,7 %calculé par Liquid AI (vLLM)
LiveClaw48,1 %calculé par Liquid AI (vLLM)
PinchBench83,2 %calculé par Liquid AI (vLLM)
WebArena-Verified26,8 %calculé par Liquid AI (vLLM)
Outils
BFCL V465,0 %calculé par Liquid AI (vLLM)
ToolSandbox80,7 %calculé par Liquid AI (vLLM)
τ³-benchbanque8,0 %calculé par Liquid AI (vLLM)
Connaissances
GPQA Diamond74,4 %calculé par Liquid AI (vLLM)
Humanity's Last Exam7,4 %calculé par Liquid AI (vLLM)
Consignes
IFEval96,8 %calculé par Liquid AI (vLLM)
IFBench74,7 %calculé par Liquid AI (vLLM)
Multi-IF84,4 %calculé par Liquid AI (vLLM)
Mathématiques
MATH-50096,0 %calculé par Liquid AI (vLLM)
Code agentique
SWE-bench Verifiedharnais OpenCode51,0 %calculé par Liquid AI (vLLM)

Liquid AI le compare à Qwen3.6-35B-A3B, Gemma-4-26B-A4B-it et Nemotron-3.5-Lightning (30B-A3B) sur la même page, tous servis par vLLM. Relu le sur la page de Liquid AI et son annonce.

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M6 de 24 Go. Mémoire estimée : 16,6 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits16,6 GoAllégée, 8 bits29,0 GoComplète, 16 bits55,2 GoLe pointillé marque 17,8 Go, la mémoire utile d'un Mac de 24 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.
Vitesse de générationEstimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix
0,04 € / 0,62 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
131 072 jetonsenviron 98 000 mots
Entrées
Texte
Réflexion
Élevée
Paramètres
24 milliards
Licence
LFM Open License v1.0poids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Non communiquée
Hébergement en Europe
Non communiqué
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

En bref

Quel est le score de LFM2.5-24B-A2B ?
LFM2.5-24B-A2B n'a pas encore de score : au 9 novembre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats.?
LFM2.5-24B-A2B peut-il tourner en local ?
Tient à partir d'un Mac de 24 Go (17,8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac mini M6 de 24 Go. Mémoire estimée : 16,6 Go.
Combien coûte LFM2.5-24B-A2B ?
0,04 € par million de jetons en entrée et 0,62 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,35 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite LFM2.5-24B-A2B ?
LFM2.5-24B-A2B est édité par Liquid AI (États-Unis), et il est sorti le 13 octobre 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence LFM Open License v1.0.