圣诞节当天，知名边缘AI初创公司Liquid AI正式发布了其最新实验性模型LFM2-2.6B-Exp，这一仅有2.6B（26亿）参数的小型开源模型，在多项关键基准测试中表现出色，尤其在指令跟随能力上超越了参数量高达数百亿的DeepSeek R1-0528，引发业界广泛热议，被誉为“最强3B级模型”。
模型背景:纯强化学习驱动的实验突破
LFM2-2.6B-Exp基于Liquid AI第二代Liquid Foundation Models（LFM2）系列的2.6B基础模型，通过纯强化学习(RL)方式进行后训练优化，无需监督微调暖启动或大型教师模型蒸馏。该模型继承了LFM2的混合架构优势，结合短程门控卷积和分组查询注意力(GQA)，支持32K上下文长度，专为边缘设备(如手机、笔记本、物联网设备)设计，实现高效本地部署。
Liquid AI强调，该实验检查点主要针对指令跟随、知识问答和数学推理等领域进行优化，适用于代理工作流、RAG检索、数据提取、创意写作和多轮对话等场景。
性能亮点:小身材爆发大能量
在最新基准测试中，LFM2-2.6B-Exp展现出惊人表现:
- IFBench（指令跟随基准）:得分大幅领先同级模型，甚至超越参数量263倍的DeepSeek R1-0528。
- GPQA（研究生级知识问答）:达到约42%，远超传统3B模型。
- IFEval（指令严格遵循）:超过88%，击败众多10B+参数模型。
- GSM8K（数学推理）:得分高达82%以上，优于Llama3.23B和Gemma3系列。
此外，该模型在CPU上的预填充和解码速度是竞品的2倍，内存占用极低，支持bfloat16量化，真正实现“手机级PhD推理”。
开源意义:加速边缘AI普及
LFM2-2.6B-Exp已完全开源，模型权重上传至Hugging Face平台，开发者可免费下载并集成到本地应用中。这不仅证明了强化学习在小模型上的巨大潜力，也进一步推动了边缘AI生态发展，让高性能AI从云端走向人人可及的设备端。
AIbase点评 LFM2-2.6B-Exp的发布标志着小型模型时代加速到来:无需巨量参数，通过智能训练范式即可实现前沿性能。对于追求隐私、低延迟和低成本的开发者与企业，这款模型无疑是当前最佳选择之一。未来，随着RL技术和混合架构的持续迭代，3B级开源模型或将接近AGI水平，并在任何设备上流畅运行。感兴趣的读者可立即前往Hugging Face下载体验，开启边缘智能新篇章。
地址：https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-2.6B-Exp
