리퀴드 AI는 LFM2.5 제품군의 최종 모델인 'LFM2.5-24B-A2B'를 공개했다. 이 모델은 전체 240억개 매개변수를 가진 전문가 혼합(MoE) 구조지만, 추론 때는 토큰당 약 20억개만 활성화한다. 회사는 이 방식으로 비슷한 규모의 다른 MoE 모델보다 기기 내 추론 속도를 최대 1.7배 높였다고 설명했다. 에이전트와 도구 사용을 평가하는 8개 벤치마크 중 5개에서 경쟁 모델과 비슷하거나 더 높은 결과를 냈고, AutomationBench와 LiveClaw에서는 더 높은 점수를 기록했다.

이번 모델은 이전 버전보다 학습 규모와 추론 능력을 키웠다. 사전 학습 데이터는 17조 토큰에서 33조 토큰으로 늘었고, 컨텍스트 길이는 13만1072토큰으로 확대됐다. 어휘 규모도 12만8000개로 늘려 비라틴 문자 처리 성능을 보강했다. 최종 답변 전에 추론 과정을 생성하는 추론 전용 모델이며, 도구 호출과 다단계 작업 기록을 포함해 사후 학습했다. 애플 M5 맥스와 AMD 라이젠 AI 맥스+ 395에서 높은 토큰 생성 속도를 제시했고, 오픈 웨이트로 공개해 주요 추론 도구에서도 실행할 수 있다. 지식 중심 작업에서는 더 큰 모델이 앞서는 사례가 있어, 회사는 이런 경우 RAG나 웹 검색 결합을 권장했다.