---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "0820332fc7e5d0ac603904d5c15cc728cfd4e6833c7a62fbeea7e05f7d86a1bf"
canonical_url: "https://aidr.today/0820332f?lang=vi"
title: "Liquid AI ra mắt mô hình 24B lớn nhất đến nay"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-10-13T17:57:59.000Z"
category: "Models"
topics: ["llm"]
source_urls: ["https://marketbrief.now/ai/liquid-ai-launches-24b-model-as-largest-release-to-date-60453b4d","https://x.com/liquidai/status/2110055807194931348","https://x.com/sgl_project/status/2110057968519856254","https://x.com/helloiamleonie/status/2110060663100117257","https://x.com/maximelabonne/status/2110058239312502889","https://huggingnews.com/ai/liquid-ai-launches-24b-model-as-largest-release-to-date-60453b4d"]
summary: "Công cụ reasoning mới sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) để hỗ trợ AI agentic nhanh chóng và riêng tư trên laptops và PCs. Mô hình LFM2.5-24B-A2B có tổng cộng 24B tham số với 2B tham số hoạt động cho mỗi token, context window 131K token và vocabulary 128K token. Được huấn luyện trên 33T token, mô hình có trọng lượng open base và post-trained trên Hugging Face, vượt trội mô hình Qwen3.6-35B-A3B trên các tác vụ agentic, đạt điểm 48.09 so với 38.19 trên LiveClaw và 27.69 so với 8.72 trên AutomationBench. SGLang hỗ trợ mô hình ngay từ ngày đầu ra, với tốc độ đầu ra lên đến 21K token/giây trên một NVIDIA B300 và 184 token/giây trên Apple M5 Max. Liquid AI phát triển mô hình này cho các tác vụ agenting đa bước trong các harness phổ biến, ưu tiên thực thi cục bản để giảm chi phí tính toán và cải thiện quyền riêng tư."
---

# Liquid AI ra mắt mô hình 24B lớn nhất đến nay

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/0820332f?lang=vi>)

**Published:** 2026-10-13T17:57:59.000Z
**Category:** Models
**Topics:** llm

## Summary

Công cụ reasoning mới sử dụng kiến trúc Mixture\-of\-Experts \(MoE\) để hỗ trợ AI agentic nhanh chóng và riêng tư trên laptops và PCs\. Mô hình LFM2\.5\-24B\-A2B có tổng cộng 24B tham số với 2B tham số hoạt động cho mỗi token, context window 131K token và vocabulary 128K token\. Được huấn luyện trên 33T token, mô hình có trọng lượng open base và post\-trained trên Hugging Face, vượt trội mô hình Qwen3\.6\-35B\-A3B trên các tác vụ agentic, đạt điểm 48\.09 so với 38\.19 trên LiveClaw và 27\.69 so với 8\.72 trên AutomationBench\. SGLang hỗ trợ mô hình ngay từ ngày đầu ra, với tốc độ đầu ra lên đến 21K token/giây trên một NVIDIA B300 và 184 token/giây trên Apple M5 Max\. Liquid AI phát triển mô hình này cho các tác vụ agenting đa bước trong các harness phổ biến, ưu tiên thực thi cục bản để giảm chi phí tính toán và cải thiện quyền riêng tư\.

## Sources

- [Story source](<https://marketbrief.now/ai/liquid-ai-launches-24b-model-as-largest-release-to-date-60453b4d>)
- [Story source](<https://x.com/liquidai/status/2110055807194931348>)
- [Supporting source](<https://x.com/sgl_project/status/2110057968519856254>)
- [Supporting source](<https://x.com/helloiamleonie/status/2110060663100117257>)
- [Supporting source](<https://x.com/maximelabonne/status/2110058239312502889>)
- [Story source](<https://huggingnews.com/ai/liquid-ai-launches-24b-model-as-largest-release-to-date-60453b4d>)