LFM2-24B-A2B模型使用入口，LiquidAI正式发布的LFM2家族模型

LFM2-24B‑A2B是LiquidAI正式发布的LFM2家族中规模最大的早期模型，采用稀疏混合专家（MoE）架构，在端侧高性能大模型落地上实现关键突破。模型总参数达240亿，但推理时每个Token仅激活20亿参数，可完美运行在32GB内存的消费级设备上（含集显、独立NPU的笔记本与台式机），让高性能大模型真正走向端侧部署。

LFM2-24B‑A2B核心架构：

1、门控短卷积+分组查询注意力（GQA）：

通过硬件在环架构搜索（Hardware‑in‑the‑loop NAS）设计，兼顾卷积高效预填与注意力长程建模能力，实现极低内存占用+超快解码速度。

2、深度与专家数双重扩展：

– 层数从LFM2‑8B的24层提升至40层，语义表达更丰富

– 每个MoE模块专家数从32个翻倍至64个，搭配Top‑4路由，任务专业化能力更强

3、精细激活参数控制：

为将激活参数稳定控制在23亿以内，对专家中间层宽度做小幅收窄（1536 vs 1792）。

4、容量与效率极致平衡：

总参数从8B扩大到24B（提升3倍），但激活参数仅增加1.5倍。

模型把海量知识存在“休眠参数”中，按需激活，在保持端侧友好的同时，智能水平大幅提升。

LFM2-24B‑A2B开源生态与快速上手：

1、获取权重：在Hugging Face直接下载模型文件。

2、本地运行：支持llama.cpp多量化方案，一键跑在MacBook / Windows笔记本。

3、微调定制：提供完整文档，支持垂直领域精调。

4、在线体验：可通过LiquidAI Playground直接测试效果。

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标签： AI混合专家大模型, MoE架构

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