你让手机上的 AI 查资料、调用工具，再按步骤完成任务，往往要依赖云端。LFM2.5-2.6B 想把这套能力留在设备里：它只有 26 亿参数——参数是模型训练后保存的内部数值，数量可粗略反映体量——运行占用不到 2.5GB 内存，更有机会进入消费级设备。本地处理也能减少云端费用和网络依赖，让敏感数据尽量不离开机器。
它不是只负责聊天，而是本地智能体：能理解指令、拆解步骤并调用工具。训练时，团队让模型在真实智能体框架中反复执行多轮任务，再依据结果奖励学习规划和工具使用。发布材料称，其在 Apple M5 Max 和 AMD Ryzen CPU 上分别达到每秒 220 和 113 个 token（模型生成文字时的基本单位）；在 ToolSandbox 工具使用测试中得分 77.83，高于列出的 5.1B、8B Gemma 和两款 Qwen 对手。不过这些速度和评测均来自发布方自测，实际端侧体验仍取决于设备与应用环境。