# Liquid AI 发布 LFM2.5-8B-A1B，一个 80 亿参数、支持 12.8 万 token 上下文的模型

> 原标题：Liquid AI releases LFM2.5-8B-A1B

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-29T04:17:10.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/30325
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tqqnsl/liquid_ai_releases_lfm258ba1b/

## 摘要

Liquid AI 放出了新模型 LFM2.5-8B-A1B。它用 380 亿个 token 做预训练，之后又做了大规模强化学习，上下文窗口能塞进 12.8 万个 token。词汇表翻了一倍，对非拉丁语系的 token 切分更友好。模型已经挂在 Hugging Face 上。不过 Reddit 原帖被网络策略挡了，正文没披露具体的基准跑分、推理成本和强...

## 推荐理由

我会先打个折：正文没给任何跑分、许可证和部署限制，所以别急着下结论。亮点是 8B/A1B 这个尺寸配 128K 上下文，38T token 的预训练量也算扎实，加上大规模 RL 调过，对想在本地跑长文本、又不想烧太多卡的人有吸引力。但没基准测试就没法判断实际水平，这点先别太激动。

## 锐评

Liquid AI 放出了 LFM2.5-8B-A1B，一个 8B 参数的模型。它用 380 亿个 token 做预训练，这个量不算小，说明训练数据喂得比较足。之后又做了大规模强化学习，大概率是在对齐和回答风格上下了功夫。上下文窗口能塞进 12.8 万个 token，处理长文档或长对话会更有优势。词汇表翻了一倍，对中文等非拉丁语系的 token 切分更友好，这点对国内用户是实打实的利好。模型已经挂在 Hugging Face 上，可以直接下载。

但这条消息最大的问题是信息缺口太大。Reddit 原帖被网络策略挡了，正文没披露任何基准跑分，我们不知道它在数学、代码或通用推理上到底什么水平。也没提推理成本，8B 模型如果量化后跑在消费级显卡上，延迟和显存占用是关键，这些数据全缺。强化学习的具体方法、用了什么偏好数据，也没说。

我会先打个折：这更像一次发布公告，不是评测。想判断它值不值得用，得等第三方跑分和实测出来。如果你手头有卡，可以自己跑一下看看 token 切分优化是不是真的省 token、省成本。