Liquid AI、38Tトークン学習のMoEモデルLFM2.5を公開

エッジAIの新基準

Liquid AIがLFM2.5 8B-A1Bを公開した。2025年10月の前世代モデルを全面的にアップグレードしたこのモデルは、オンデバイスAIに最適化したMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャだ。学習データは前世代の12Tから38Tトークンへと3倍以上に拡大した。

主要な技術改善

コンテキストウィンドウが32Kから128Kへ4倍拡張され、語彙サイズも65Kから128Kへ倍増した。多言語トークナイゼーションも大幅に改善——ヒンディー語+120.4%、タイ語+238.2%、ベトナム語+117.9%の向上を達成。推論ループ問題に対処するための確率再分配手法を導入し、幻覚軽減のための知識境界最適化も強化した。

ベンチマーク性能

AA-Omniscience Indexは前世代比53ポイント改善の-24.70。主要スコア：IFEval 91.84、MATH500 88.76、AIME25 42.53。同サイズの密なモデルを上回り、3倍大きなGemma-4-26Bに匹敵する性能を示した。

推論速度

CPUではM5 Maxで毎秒253トークン、モバイルデバイスで約30トークン（6GB以下のメモリ消費）。GPUではNVIDIA H100で高並列時に毎秒18,500出力トークン、日次16億トークン超の処理能力を発揮する。

デプロイとエコシステム

llama.cpp、MLX、vLLM、SGLang、ONNXをネイティブサポートし、Apple・AMD・Intel・Qualcomm・Nvidiaハードウェアで動作。代表デモのLocalCoworkは、13サーバー67ツールをクラウドなしでローカル実行し、1秒未満のレイテンシを実現している。