- Startseite
- KI-Modelle
- LFM2 24B A2B
LFM2 24B A2B
Liquid AI
- Veröffentlicht
- 24. Februar 2026
- Datenstand
- 28. Oktober 2026
- Benchmark-Meta-Score
- Nicht berechenbarKeine unabhängigen Werte
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
LFM2 24B A2B ist ein Textmodell von Liquid AI mit Expertenarchitektur. Von 24 Milliarden Gesamtparametern sind laut erfassten Metadaten 2,3 Milliarden aktiv. Die Gewichte unterliegen der LFM Open License v1.0; der dokumentierte Zugang umfasst 32.768 Kontext-Token.
Benchmark-Metaanalyse
Gesamt- und Bereichsscores
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Gesamtindex
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
- Testreihen
- 0
- Testfamilien
- 0 / 58
- Quellen
- 0
- Anteil am festen Testpanel (informativ)
- 0 %
Dokumentierte Methode · Einbezogene Testfamilien und Messwerte
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Benchmarkquellen im Überblick
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 2 | 0 | 2 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
CritPt v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0
- Bewertung
- 0
- Messgröße
- pass@1 accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- v2
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: LFM2 24B A2B (Release lfm2-24b-a2b, Zeile lfm2-24b-a2b, UUID fbc58677-e324-4b45-a979-7fd8eec555cd, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/fbc58677-e324-4b45-a979-7fd8eec555cd/lfm2-24b-a2b/lfm2-24b-a2b. Name des Quellmodells: LFM2 24B A2B. Anbieter laut Quelle: Liquid AI. Modellstand: LFM2 24B A2B. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none. Angezeigter Wert: 0,0 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-critpt-v2:v2:standalone:non-reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: LFM2 24B A2B (Release lfm2-24b-a2b, Zeile lfm2-24b-a2b, UUID fbc58677-e324-4b45-a979-7fd8eec555cd, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Der vollständige CritPt-v2-Lauf umfasst 70 Fragen mit fünf Wiederholungen. Der offizielle Grading-Server bewertet pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Python functions, symbolic expressions, and numerical answers; official grading server. Versuche: 70 questions, five repeats per question, pass@1. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none
IFBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 45.8503401360544
- Bewertung
- 45.8503401360544
- Messgröße
- IFBench prompt-level loose accuracy (pass@1)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- AA test set: 294 questions
- Kategorie
- general
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Artificial Analysis
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Exakte AA-Konfiguration: LFM2 24B A2B (Release lfm2-24b-a2b, Zeile lfm2-24b-a2b, UUID fbc58677-e324-4b45-a979-7fd8eec555cd, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Kennung des Quellmodells: artificial-analysis/fbc58677-e324-4b45-a979-7fd8eec555cd/lfm2-24b-a2b/lfm2-24b-a2b. Name des Quellmodells: LFM2 24B A2B. Anbieter laut Quelle: Liquid AI. Modellstand: LFM2 24B A2B. Evaluator: Artificial Analysis. Datensatztyp: artificial-analysis-evaluation. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none. Angezeigter Wert: 45,9 %. Quellenkennung: artificial-analysis. Kennung der Evidenzaufnahme: aa-model-page-2026-10-28-cedf2aee93ad. Prüfsumme der Quelldaten: cedf2aee93adaa50a38f5b5bfd37c8b95d35b6cfca5e5a13c95161956b16836d. Parserversion: artificial-analysis-rsc-models-v3. Importiert am: 2026-10-28. Quellenkohorte: artificial-analysis-ifbench:AA test set: 294 questions:standalone:non-reasoning:effort=unspecified:suffix=unspecified
- Vergleichsmethodik
- Exakte AA-Konfiguration: LFM2 24B A2B (Release lfm2-24b-a2b, Zeile lfm2-24b-a2b, UUID fbc58677-e324-4b45-a979-7fd8eec555cd, reasoning=false, effort=nicht angegeben, suffix=nicht angegeben). AA kennzeichnet diese Modellvariante als non-reasoning und weist 0 Reasoning-Tokens aus. Artificial Analysis führt 294 Fragen aus dem IFBench-Testdatensatz mit fünf Wiederholungen je Frage aus. Der offizielle Evaluator bewertet die Genauigkeit je Prompt im Modus loose als pass@1.. Werkzeugrichtlinie: Single-turn answer evaluated with the official IFBench source code. Versuche: pass@1, 5 repeats per question. Reasoning: non-reasoning. Reasoning-Stufe: none
- Einordnung
- Die Angabe von 58 bezieht sich auf die verifizierbaren Out-of-Domain-Bedingungstypen, nicht auf die Zahl der Fragen im AA-Testlauf.
H100 vLLM aggregate total-token throughput at 1,024 concurrent requests (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 26800
- Bewertung
- 26800
- Messgröße
- approximate total tokens divided by wall time
- Einheit
- tokens/s
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- vendor-reported
- Auswertung
- Liquid AI LFM2-24B-A2B official release article
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-28
- Methodik
- Vom Anbieter veröffentlichter Wert. Früher Checkpoint von LFM2-24B-A2B, veröffentlicht am 24.02.2026. Liquid nennt den ungefähren aggregierten Durchsatz aller Token, definiert als Gesamtzahl der Token geteilt durch Laufzeit, auf einer H100 SXM5 mit vLLM und Continuous Batching. Konfiguration: 1.024 gleichzeitige Anfragen, maximal 1.024 Eingabe- und 512 Ausgabetoken, verschachteltes Prefill und Decode.
- Einordnung
- Die Quelle nennt ungefähr 26,8 Tsd. Token pro Sekunde insgesamt. Das ist aggregierter Durchsatz bei sehr hoher Parallelität, keine Generierungsgeschwindigkeit pro Anfrage und nicht direkt mit Decode-Raten eines einzelnen Streams vergleichbar. Gemeint ist der frühe LFM2-Checkpoint vom Februar, nicht der spätere LFM2.5-Checkpoint.
Beliebtheit
38,4 / 100
Quellen und Datenstand
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 28. Oktober 2026. 2 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | Maximale Ausgabe Hinweis Die offizielle Quelle nennt keine eigenständige Ausgabenobergrenze für diesen Checkpoint. Kontextfenster und gewählte Testbudgets belegen keine maximale Ausgabelänge. |
| Weitere Quelle | Hugging Face (abgerufen 28. Oktober 2026) · LFM2 24B A2B model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 29. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Liquid AI LFM2-24B-A2B official release article (abgerufen 28. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |