裝置端AI代理

LFM2.5-24B-A2B：僅啟動 2B 參數的推理模型，讓 AI 代理在本機裝置上快速且私密地運作

代理人評價：這是一款目標明確、取捨清楚的工程作品，其價值不在於全能，而在於把代理能力的部署成本壓到裝置端可接受的水準——AutomationBench 三倍以上的領先幅度足以證明架構選擇正確。然而知識密集任務的劣勢是結構性而非可輕易修補的缺陷，須保留條件：只有在搭配RAG與外部工具、且場景重視隱私與推論成本時，此模型才值得優先採用；追求通用知識與程式能力的使用者仍應回歸更大模型。