OllamaにLFM2.5-24B-A2B登場　15GB配布の使いどころと限界

Ollamaが10月15日、ollama run lfm2.5:24bで「LFM2.5-24B-A2B」を実行できると案内した。これはLiquid AIが10月13日に公開した、ノートPCやデスクトップ上のエージェント処理を狙うモデルだ。24B規模でも、各トークンで動くのは2.45B。大きなモデルの全部を毎回使わないMoE（専門家混合）方式が、ローカル運用の現実味につながっている。

32Kから131Kへ、旧モデルとの差は大きい

Liquid AIの発表とモデルカードによると、旧LFM2-24B-A2Bからコンテキスト長は32,768トークンから131,072トークンへ、語彙は約65Kから128Kへ拡大した。新モデルはテキスト専用で、回答前に常に推論する設計になった。長い作業履歴を抱えながら、道具を順番に呼ぶエージェント用途をかなり意識した更新だ。

性能については線引きも必要になる。Liquid AIの公開評価では、エージェント／ツール利用の8評価中5件でQwen3.6-35B-A3B以上だった。一方、PinchBench、WebArena Verified、SWE-Bench Verified（OpenCode）ではQwen側が上回る。これは提供元の評価であり、本稿では再検証していない。「小さく動く」と「知識やコーディング全般で勝つ」は別の話だ。

Ollama版は15GB、ただし必要メモリではない

10月15日に確認したOllamaの配布ページでは、既定版はQ4_K_M量子化、表示サイズ15GB、コンテキスト128Kとなっている。ここでの15GBは配布物のサイズで、必要なRAMやVRAMの量とは明記されていない。手元のマシンで動くかを判断するには、この数字だけでは足りない。

OllamaページにはOpenCodeとHermes Agentを起動する例がある。ほかの基盤につなぐ場合は、モデルをツール呼び出し対応のOpenAI互換/v1エンドポイントで提供し、エージェント側をそのURLへ向けるのが基本だ。Liquid AIの手順はHermes Agent、OpenClaw、Piを例示している。モデルを入れただけで自動的にエージェントになるわけではなく、道具を渡す接続部分が要る。