LFM2.5-1.2B-Thinking 发布：仅占用手机 900 MB 内存-低调大师

LFM2.5-1.2B-Thinking 发布：仅占用手机 900 MB 内存

2026-01-21 2

Liquid AI 宣布推出 LFM2.5-1.2B-Thinking 推理模型，仅占用手机 900 MB 的内存，却能提供同等体积下最快的推理速度和最佳的推理质量。

根据介绍，LFM2.5-1.2B-Thinking是LFM2.5 系列的最新成员。它是一个拥有 12 亿参数的模型，专门针对推理任务进行训练。它会在生成答案之前生成思考轨迹，系统地解决问题。该模型利用 LFM 独特的推理速度优势，生成更高质量的答案。

与 LFM2.5-1.2B-Instruct 相比，LFM2.5-1.2B-Thinkin 有三项能力大幅提升：数学推理（MATH-500 上的 63→88）、指令遵循（Multi-IF 上的 61→69）和工具使用（BFCLv3 上的 49→57）。

公告称，尽管参数量减少了 40%，但 LFM2.5-1.2B-Thinking 在大多数推理基准测试中表现与 Qwen3-1.7B 相当甚至更优。此外，它兼具高质量和高效的测试时计算能力。与 Qwen3-1.7B（思考模式）相比，它在提供更高整体性能的同时，所需的输出 token 更少。

在推理阶段，LFM2.5-1.2B-Thinking 不仅在速度和内存效率方面超过了 Qwen3-1.7B，甚至超过了 Granite-4.0-H-1B 等混合架构。

且 LFM2.5-1.2B-Thinking 在需要大量自主性和推理的任务（例如工具使用、数学运算、编程）、以及长上下文推理方面的表现也十分出色。

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原文链接：https://www.oschina.net/news/398406/lfm2-5-1-2b-thinking

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