Liquid AI、端末上で動くAIエージェント新モデル「LFM2.5-2.6B」公開

米AI企業Liquid AIが、スマートフォンやノートPCなど端末上でそのまま動作する小型言語モデル「LFM2.5-2.6B」を公開しました。パラメータ数26億(2.6B)ながら、ツール呼び出しや複数ステップの作業をこなす「エージェント」機能に特化しているのが特徴です。メモリ使用量2.5GB未満で動作し、スマートフォン上でも実用的な速度で応答するとしています。日本語を含む16言語に対応しており、クラウドを介さずに動く小型AIの選択肢がまた一つ増えた形です。

背景

近年、AIモデルは「クラウドの大規模モデルに問い合わせる」使い方に加え、スマートフォンやPCの中だけで完結させる「オンデバイスAI」への関心が高まっています。通信環境に依存せず、入力データを外部に送信しないためプライバシー面で安心感があるほか、API利用料がかからず低コストで動かせる点が企業導入の魅力とされています。Liquid AIは、こうしたオンデバイス向けの効率的な小型モデル「LFM(Liquid Foundation Models)」シリーズを継続的に開発してきた企業で、今回のLFM2.5-2.6Bはその最新版にあたります。単なる文章生成にとどまらず、外部ツールの呼び出しや複数手順のタスクを自律的にこなす「エージェント」用途を強く意識した設計になっている点が今回の特徴です。

詳細

Liquid AIによると、LFM2.5-2.6Bは約34兆トークンのデータで事前学習された後、文脈長を最大12.8万トークンまで拡張する中間学習を経て、教師あり微調整(SFT)、分野別の専門教師モデルによる指導、複数分野にまたがるオンポリシー蒸留、強化学習によるエージェント能力の強化という4段階の後処理を施したモデルです。ベースモデル「LFM2.5-2.6B-Base」と、これらの後処理を経た「LFM2.5-2.6B」の2種類がHugging Face上で公開されています。

性能面では、AIME25(数学推論)やIFBench(指示追従)、ToolSandbox(ツール利用)といったベンチマークで、Googleの「Gemma-4」シリーズやAlibabaの「Qwen3.5」シリーズの一部モデルと比較する数値が示されており、例えばIFBenchでは59.17、ToolSandboxでは77.83というスコアが公開されている、と報じられています。推論速度については、GPU環境ではH100 1基あたり高い同時実行数で毎秒約1万5000トークンの出力が可能で、1日あたり約13億トークンを処理できる計算になるとしています。

公開にあわせて、llama.cpp、Apple製「MLX」、vLLM、SGLang、ONNXといった主要な推論フレームワークへの対応が初日から用意されており、ブラウザ上でWebGPUを使って動かせるデモも公開されています。ライセンスは同社独自の「LFM Open License v1.0」で、商用利用を含む利用が可能とされています。

なぜ重要か

生成AIの導入コストや通信・プライバシーへの懸念から、クラウド型の大規模モデルだけでなく、端末内で完結する小型モデルへの関心は日本の企業でも高まっています。今回のモデルは日本語を含む16言語に対応しており、日本のユーザーが翻訳を介さずに試せる点も注目に値します。スマートフォンやノートPC単体でツール呼び出しを伴う「エージェント」的な処理が動くようになれば、外部にデータを送らずに業務を自動化できる場面が広がる可能性があります。一方で、性能比較は開発元自身が公開したベンチマーク数値に基づくものであり、日本語での実運用時の精度や使い勝手は別途の検証が必要です。

今後の見通し

Liquid AIは今後も「LFM」シリーズの改良を続けるとみられ、対応デバイスや推論フレームワークのさらなる拡充が予想されます。オンデバイスAIをめぐっては他社からも同様のモデルが相次いで発表されており、小型モデルの性能競争は当面続く見通しです。