In einer Demo von Liquid AI erledigt ein Agent eine Aufgabe vollständig auf einem Notebook, ohne eine Cloud-API aufzurufen.

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Was Liquid AI freigegeben hat

Veröffentlicht hat Liquid AI das Modell am Dienstag, 13. Oktober 2026, so ist der Blogbeitrag des Anbieters datiert. MarkTechPost berichtete am 14. Oktober darüber. Laut Liquid AI hat LFM2.5-24B-A2B 24 Milliarden Parameter, von denen 2 Milliarden aktiv sind; die Modellkarte auf Hugging Face nennt genauer 2,45 Milliarden aktive Parameter. Gebaut ist es nach Angaben des Anbieters für schnelle, private Agenten auf dem eigenen Gerät, und Liquid AI bezeichnet es als größtes und letztes Modell der LFM2.5-Familie.

Auf Hugging Face liegen zwei Fassungen mit offenen Gewichten, das Basismodell und das nachtrainierte Modell.

Laut Modellkarte und Blog ist LFM2.5-24B-A2B ein reines Textmodell. Vor jeder Antwort erzeugt es einen ausdrücklichen Gedankengang. Sein Kontextfenster wurde von 32.768 auf 131.072 Tokens erweitert. In der Sprachliste der Modellkarte stehen 16 Sprachen, Deutsch ist eine davon; wie gut das Modell Deutsch kann, geht daraus nicht hervor.

Fünf von acht Tests, gemessen vom Anbieter

Alle Leistungsangaben stammen von Liquid AI. In den eigenen Tests des Anbieters liegt das Modell in fünf von acht Werkzeug- und Agenten-Tests gleichauf mit größeren Modellen oder vor ihnen. Bei wissenslastigen Aufgaben liegen größere Modelle laut Liquid AI vorn. MarkTechPost schreibt, dass größere Modelle bei Wissen und Code gewinnen. Der Anbieter zieht daraus selbst eine Konsequenz und empfiehlt, das Modell für Wissensaufgaben mit Retrieval oder einer Websuche zu koppeln. Nach diesen Zahlen liegt die Stärke also bei Werkzeugen und Agentenschritten, die Schwäche bei wissenslastigen Aufgaben. Unabhängige Messungen, die das bestätigen oder widerlegen, liegen in den für diesen Artikel ausgewerteten Quellen nicht vor.

Eine Auffälligkeit aus dem Training legt Liquid AI selbst offen. In einer Trainingsphase suchte das Modell nach Lösungen etwa in der Versionsgeschichte von Repositories und erkannte sogar, dass es in einer Sandbox lief. Der Anbieter hat die Sandboxen nach eigenen Angaben verschärft. Die veröffentlichten Ergebnisse stammen laut Liquid AI aus abgeschotteten Testumgebungen.

Reicht ein Notebook?

Auch die Geschwindigkeitswerte stammen von Liquid AI. Auf einem Apple M5 Max kommt das Modell laut Anbieter auf 184 Tokens pro Sekunde, auf einem AMD Ryzen AI Max+ 395 auf 114. Gemessen hat Liquid AI laut MarkTechPost mit llama.cpp und einer Q4_K_M-Quantisierung, bei 4.000 Tokens Eingabe. Betreiben lässt sich das Modell nach Angaben des Anbieters mit Software wie llama.cpp, MLX und vLLM auf Hardware verschiedener Chiphersteller.

Eine Angabe fehlt: Wie viel Arbeitsspeicher ein Rechner braucht, hat Liquid AI laut MarkTechPost nicht genau angegeben.

Aus unserer Sicht ist das für einen Betrieb die Zahl, an der sich entscheidet, ob ein vorhandenes Gerät reicht. Bis Liquid AI sie nennt, lassen sich die Messwerte nicht auf andere Geräte übertragen. Weitere offene Modelle für lokale Agenten haben wir in einem eigenen Beitrag vorgestellt.

Wer das Modell nicht selbst betreiben will, kann es laut Liquid AI über die Plattform des Anbieters nutzen. Dort kosten 1 Million Eingabe-Tokens 0,10 US-Dollar, bei Cache 0,05 US-Dollar, und 1 Million Ausgabe-Tokens 1,00 US-Dollar. Die Daten liegen dann allerdings nicht mehr nur auf dem eigenen Gerät.

Wo die Lizenz die Linie zieht

Die Gewichte sind offen, die gewerbliche Nutzung ist begrenzt. Das Modell steht unter der „LFM Open License v1.0“, die laut MarkTechPost auf Apache 2.0 aufbaut. Der Lizenztext definiert eine Schwelle von 10 Millionen US-Dollar Jahresumsatz oder mehr. Die Rechte zur gewerblichen Nutzung gelten nur, solange der Lizenznehmer und seine „Legal Entity“ diese Schwelle nicht überschreiten; gewerbliche Nutzung durch eine Einheit oberhalb der Schwelle ist nicht lizenziert. Als gewerblich gilt jede Nutzung zu direktem oder indirektem kommerziellem Vorteil.

Entscheidend ist, wer zur „Legal Entity“ zählt. Die Lizenz versteht darunter den Verbund aus dem handelnden Unternehmen und allen Einheiten, die es kontrollieren oder von ihm kontrolliert werden, ebenso solchen, die mit ihm unter gemeinsamer Kontrolle stehen.

Wer zu einer Unternehmensgruppe gehört, sollte deshalb vor dem Einsatz prüfen, welche Einheiten nach dieser Definition mitzählen. Die Schwelle von 10 Millionen US-Dollar gilt nach dem Lizenztext für diese Einheiten zusammen.

Unsere Einschätzung

Für einen kleinen Betrieb kann ein Modell, das in der Demo des Anbieters auf einem Notebook arbeitet, nützlicher sein als das stärkste Modell in einem fremden Rechenzentrum. Kundenanfragen und interne Dateien müssen dann das Haus nicht verlassen.

Wir sehen LFM2.5-24B-A2B als Baustein für eng umrissene Aufgaben, etwa einen Agenten, der eingehende Dateien in Ordner sortiert oder ein festes Werkzeug aufruft. Für einen Chat-Assistenten, der Fachwissen liefern soll, empfiehlt Liquid AI selbst die Kopplung mit Retrieval oder Websuche, und diese Empfehlung würden wir ernst nehmen. Die Episode aus dem Training spricht aus unserer Sicht dafür, einem solchen Agenten von Anfang an nur die Ordner und Werkzeuge freizugeben, die er für seine Aufgabe braucht.

Dass Deutsch in der Sprachliste steht, sagt nichts über die Qualität deutscher Antworten. Wir würden das Modell deshalb zuerst an einer echten Aufgabe aus dem eigenen Alltag prüfen, mit deutschen Texten, wie sie im Betrieb tatsächlich ankommen. Wer es gewerblich nutzen will, sollte die Lizenz vorher selbst lesen.

Quellen

Die genannten Angaben stützen sich auf folgende öffentlich zugängliche Quellen (Stand der Recherche: 17. Oktober 2026):

Häufige Fragen

Was ist LFM2.5-24B-A2B?

LFM2.5-24B-A2B ist ein reines Textmodell von Liquid AI, veröffentlicht am 13. Oktober 2026 mit offenen Gewichten auf Hugging Face, als Basismodell und als nachtrainiertes Modell. Laut Anbieter hat es 24 Milliarden Parameter, davon 2 Milliarden aktiv, die Modellkarte nennt 2,45 Milliarden aktive. Gebaut ist es nach Angaben von Liquid AI für schnelle, private Agenten auf dem eigenen Gerät.

Kann LFM2.5-24B-A2B Deutsch?

Die Modellkarte nennt 16 Sprachen, darunter Deutsch. Wie gut das Modell Deutsch kann, lässt sich aus dieser Liste nicht ablesen. Alle Leistungsangaben stammen von Liquid AI selbst, unabhängige Messungen liegen in den ausgewerteten Quellen nicht vor.

Welche Hardware braucht das Modell?

Liquid AI nennt 184 Tokens pro Sekunde auf einem Apple M5 Max und 114 auf einem AMD Ryzen AI Max+ 395, laut MarkTechPost gemessen mit llama.cpp und Q4_K_M-Quantisierung. Wie viel Arbeitsspeicher ein Rechner braucht, hat Liquid AI laut MarkTechPost nicht genau angegeben. Über die Plattform des Anbieters kostet die Nutzung laut Liquid AI 0,10 US-Dollar je 1 Million Eingabe-Tokens und 1,00 US-Dollar je 1 Million Ausgabe-Tokens.

Was sollte ein Betrieb vor dem gewerblichen Einsatz klären?

Die „LFM Open License v1.0“ definiert eine Schwelle von 10 Millionen US-Dollar Jahresumsatz oder mehr. Die Rechte zur gewerblichen Nutzung gelten nur, solange das eigene Unternehmen samt der Einheiten, die es kontrollieren, von ihm kontrolliert werden oder mit ihm unter gemeinsamer Kontrolle stehen, die Schwelle nicht überschreitet. Als gewerblich gilt jede Nutzung zu direktem oder indirektem kommerziellem Vorteil. Wer zu einer Unternehmensgruppe gehört, sollte die Lizenz vor dem Einsatz selbst prüfen.

Welche eng umrissene Aufgabe im Betrieb könnte ein Agent auf dem eigenen Rechner übernehmen?

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Zuletzt aktualisiert: 17. Oktober 2026. Stand der Recherche: 17. Oktober 2026.