重點整理
- LFM2.5-24B-A2B 採用 MoE 架構，每次只啟動少量參數，兼顧推理速度與低成本。
- 支援設備端運行，企業資料無需上傳雲端，從源頭解決 AI 應用的資安隱私疑慮。
- 具備強大的工具呼叫能力，能自動拆解多步驟任務，適合發展自動化客服與內部助手。
中小企業主想用 AI 提升效率，但常遇到兩個痛點：一是把公司機敏資料傳到雲端怕外洩，二是雲端 API 費用隨用量暴增。最近 Liquid AI 發布了 LFM2.5-24B-A2B 模型，主打在「自己的設備上」跑得又快又安全。這項技術的突破，正是解決企業導入 AI 時最頭痛的資安與成本問題。
什麼是 LFM2.5-24B-A2B？為什麼它特別快？
LFM2.5-24B-A2B 是一個專為「設備端運行」（On-device，指 AI 模型直接在你的電腦或手機等硬體上運作，不需要連到外部雲端伺服器）所設計的推理模型。它總共有 240 億（24B）個參數，但採用了 MoE（混合專家模型）架構。
什麼是 MoE 呢？您可以把它想像成一家擁有 24 位專家的顧問公司，但每次遇到問題時，系統只會派出最相關的 2 位專家（2B 活躍參數）來處理。因為每次只啟動極少量的參數，它的運算速度極快，在一般高階商用電腦（如 Apple M5 Max）上，每秒能處理上百個字元，而且因為計算量少，運算成本也大幅降低。
企業最關心的三大優勢：隱私、速度與自動執行
除了速度與成本，這個模型還有幾個對企業非常有價值的特點：
- 資料不出門，資安滿分：因為模型可以直接在企業內部的電腦或伺服器上運行，所有對話與資料處理都在「在地端」完成，完全不需要把資料傳到外部雲端，從源頭解決了企業最擔心的資料外洩風險。
- 會思考，減少胡說八道：它是一個具備推理能力的模型，在給出最終答案前，會先產生明確的思考過程。這讓它在處理複雜問題時更有邏輯，也更容易追蹤它的判斷依據。
- 能當數位助手，自動完成任務：它不只是個聊天機器人，而是一個 AI 代理（Agent，指能理解目標、自己拆解步驟並呼叫工具來完成任務的數位助手）。它能理解多步驟指令，並自動呼叫外部工具（例如查詢資料庫、發送通知等）來把事情做完。
這跟我們的企業應用有什麼關係？
雖然 LFM2.5-24B-A2B 是提供給工程師使用的開源模型，但它代表了一個重要的技術趨勢：未來的企業 AI 應用，不需要依賴昂貴且資料需外流的雲端大模型。透過這類高效能的在地端模型，企業可以打造出反應極快、絕對保密，且能自動串接內部系統的 AI 助手。無論是面對客戶的智能客服，還是內部員工的知識庫查詢，都能有更好的體驗。
崴米的建議
面對快速演進的 AI 技術，我們建議中小企業主可以從以下幾個方向著手：
- 盤點高隱私需求的 AI 場景：檢視公司內部是否有涉及機敏資料（如客戶個資、財務報表、內部報價）的查詢需求。這類場景非常適合未來導入在地端 AI 模型，以確保資安合規。
- 從「智能客服」開始小規模試水溫：不需要一開始就自己養工程師團隊來訓練模型。您可以先從客戶-facing 的應用開始，將 AI 整合到現有的溝通渠道中，降低導入門檻。
如果您想將這類高隱私、高效率的 AI 技術落地，可以參考我們的 AI 智能客服建置 服務，讓官網、LINE 與 Facebook 擁有同一套聰明的大腦，在兼顧資安的前提下提升服務效率。
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