LFM2.5-24B-A2B לעומת Granite 4.2 30B: מודל לפטופ דליל או מודל תחנת עבודה צפוף

"משקלים פתוחים" ממלא שני תפקידים שונים בLFM2.5-24B-A2B וב-Granite 4.2 30B. המודל של Liquid AI, שהוכרז ב-13 באוקטובר 2026, הוא מודל תערובת מומחים (mixture-of-experts) בעל 24 מיליארד פרמטרים, שמפעיל 2.45B פרמטרים לכל טוקן ומופץ תחת הרישיון lfm1.0 של הספק עצמו. Granite 4.2 30B של IBM, שפורסם ב-Hugging Face ב-25 באוגוסט 2026, הוא מודל הסקה צפוף מסוג decoder-only — כ-29 מיליארד פרמטרים ב-BF16 safetensors שלו, וכולם פעילים בכל טוקן — ומופץ תחת Apache 2.0. אחד מהרישיונות האלה הוא רישיון Apache סטנדרטי ללא תנאים. האחר אינו כזה, וההבדל הזה שורד כל ויכוח על מדדי ביצועים שיכול להיות לך בנוגע לשניים.

ההבדל השני הוא חשבון שאף הערכת ביצועים לא יכולה להסתיר. מודל MoE עם 2.45B פרמטרים פעילים מותאם לגודל של מכונה שכבר יש לך. מודל צפוף של 29B זקוק ל-GPU עם מספיק זיכרון כדי להכיל אותו, מה שהופך את ההשוואה לפחות לשאלה של "מי חכם יותר" ויותר לשאלה של "איזה מהם אתה יכול בכלל להריץ על החומרה שלפניך".

לאן הולכים הפרמטרים

LFM2.5-24B-A2B מורכב מ-40 שכבות המחולקות בין 30 בלוקים של קונבולוציה קצרה עם שער כפול לבין 10 שכבות קשב עם שאילתות מקובצות, עם 64 מומחים לכל בלוק וניתוב top-4. Liquid אימנה אותו על 33 טריליון טוקנים לפי הספירה של פוסט ההשקה — או 36 טריליון לפי הספירה של כרטיס המודל ב-Hugging Face עבור אותה מהדורה, פער שאף אחד מהמסמכים אינו פותר — ואז ביצעה אימון ביניים בשני שלבים וסיימה בצינור פוסט-אימון בן חמישה שלבים שמסתיים בלמידת חיזוק סוכנית בתוך רתמות סוכנים אמיתיות. יש לו חלון הקשר של 131,072 טוקנים ואוצר מילים של 128,000 טוקנים.

Granite 4.2 30B הוא ערימה צפופה אחת ללא צורך בניתוב, שנבנתה על גבי נקודת הביקורת Granite-4.1-30B-Base ואומנה עם שלושה מצבי חשיבה ניתנים לבחירה: חשיבה מלאה עטופה בתגיות <think>, חשיבה במאמץ נמוך, וללא חשיבה כלל. יש לו הקשר מקורי של 128K עם הרחבה מתועדת של הקשר ארוך עד 512K, תומך בשתים עשרה שפות שנבדקו, וכרטיס המודל שלו ממליץ על טמפרטורה 1.0 עם top_p 0.95 בכל המשימות.

ההשלכה המעשית היא צורת התפוקה, לא רק התפוקה. ניתוב דליל פירושו ש-LFM2.5-24B-A2B קוראת קובץ משקלים של 24B כדי לבצע כמות חישוב בשווי 2.45B לכל טוקן — טוב לרוחב פס הזיכרון, ולא רע לשום דבר בפרט. צפוף פירושו ש-Granite 4.2 30B מבצע את מלוא 29B העבודה עבור כל טוקן שהוא פולט. אם עומס העבודה שלך הוא לולאת סוכן ארוכה עם תורות קצרים רבים, ההבדל הזה מצטבר.

מספרי ספקים, זה לצד זה, עם ההסתייגות המצורפת

איש לא הריץ את שני אלה זה מול זה. הנתונים של IBM מגיעים מכרטיס המודל של Granite 4.2; אלה של Liquid מגיעים מטבלת ה-vLLM מיום ההשקה שלה, שבה Granite אינו מופיע כעמודה. השורות שלמטה הן אפוא שתי טענות ספקים נפרדות שמונחות זו לצד זו, ולא עימות ראש בראש, ושתיים מבין ארבעת מבחני הביצועים משתמשות בערכות בדיקה חופפות אך לא זהות.

• פרמטרים — 24.0B סה"כ עם 2.45B פעילים לעומת ~29B צפופים, כולם פעילים. המספר היחיד שקובע את החומרה שלך.

• הקשר — 131,072 טוקנים לעומת 128K מקורי ו-512K מורחב. בערך באותה רמה בחלון המקורי; Granite מגיע רחוק יותר אם צריך.

• רישיון — lfm1.0 לעומת Apache 2.0. ל-Apache 2.0 אין טריגר הכנסות ואין שאלת תחום שימוש. קראו את התנאים של Liquid מול המספרים שלכם.

• שימוש בכלים סוכניים — BFCLv4 65.01 לעומת BFCL v4 61.39. המספר של Liquid מההרנס של עצמה; של IBM מכרטיס 4.2. קרוב מספיק שההרנס חשוב יותר מהפער.

• קידוד — SWE-Bench Verified 51.00 לעומת 57.00. היתרון של Granite, וזה תואם את התבנית: LFM2.5-24B-A2B הוא קורא לכלים, Granite 4.2 30B הוא מודל הסקה שגם קורא לכלים.

• עמידה בהוראות — IFEval 96.75 ו-IFBench 74.69 לעומת IFBench 77.17.שניהם חזקים; שתי הספקיות משתמשות בזוגות שונים של שורות, לכן יש להשוות את השורה המשותפת.

כאשר כרטיס המודל של Granite מוסיף פירוט שכרטיס של Liquid אינו מפרסם, ראו בכך את הטיעון של המנמק: AIME 2025 ב-89.17, GPQA ב-66.41, LiveCodeBench v6 ב-75.77, MMLU-Pro ב-77.60, SciCode ב-38.76, ו-RULER ב-89.96 עבור 64K ו-81.38 עבור 128K. הצמד האחרון הזה הוא מסוג הראיות להקשר ארוך שפשוט אין ל-LFM2.5-24B-A2B עדיין — Liquid לא פרסמה נתוני אחזור בשום אורך הקשר עבור חלון ה-131K שלה.

כמה עולה לך להחזיק כל אחד מהם

Liquid מתמחרת גישה ל-API ב-$0.10 למיליון אסימוני קלט — $0.05 במטמון — ו-$1.00 למיליון אסימוני פלט ב-Console שלה, עם זיכוי התחלתי של $2. אבל נקודת הקצה המתארחת היא לא באמת המוצר; המוצר הוא קובץ ה-24B-A2B עצמו, וטענות התפוקה של הספק הן כולן על-המכשיר: 184 אסימונים לשנייה על Apple M5 Max ו-114 אסימונים לשנייה על AMD Ryzen AI Max+ 395. שתיהן מדווחות על-ידי הספק ולא שוחזרו, וללא תלות בשאלה אם הן מתקיימות, הטיעון הארכיטקטוני כן מחזיק: MoE עם 2.45B פעילים רץ על זיכרון מאוחד באופן שמודל צפוף של 29B לא.

IBM אינה מפרסמת מחיר לפי טוקן בכרטיס המודל — Granite 4.2 30B ממוצב כצ'קפוינט באירוח עצמי, המופץ כ-BF16 בתוספת כימותי FP8, NVFP4/MXFP4 ו-GGUF. העלות הכוללת היא ה-GPU שעליכם לקנות או לשכור כדי להחזיק כ-29B של משקולות צפופות, ו-30B צפוף ב-FP8 דורש זיכרון רב בהרבה מ-MoE מכומת עם 2.45B פרמטרים פעילים. על בסיס מחיר לכל טוקן שנמסר, המודל הדליל זול יותר להפעלה; על בסיס התנעה קרה ושהות במקרה הגרוע, למודל הצפוף אין ניתוב שצריך לחמם. מה מהם חשוב לכם תלוי לחלוטין בשאלה אם נקודת הקצה פעילה תמיד.

אם אתם רוצים לבדוק אחד מהם בלי להתחייב לאף אחד מהם, שני המסלולים קיימים. Granite 4.2 30B ניתן לאירוח עצמי תחת Apache 2.0 ללא תקרת הכנסות, והצד המוגש של כל מספר לעיל — qwen/qwen3.6-35b-a3b וgoogle/gemma-4-26b-a4b-it ביניהם — נמצא בקטלוג שלנו מאחורי מפתח אחד עם תוספת של 0% על מחיר המחירון של כל ספק, כך ששינוי מחיר של ספק מגיע לנקודת הקצה באותו יום שבו הוא מוכרז ולא במחזור החיוב הבא.

איזה אחד לבחור?

בחרו ב־LFM2.5-24B-A2B אם המכונה היא האילוץ ועומס העבודה הוא קריאות לכלים. הוא מנצח במקום שבו נמדדת עבודה בצורת מערך הרצה, הוא מחזיק חלון הקשר של 131K בנפח שמחשב נייד יכול לשאת, ו־Liquid אימנה אותו מול תשתיות סוכנים אמיתיות ולא מול מערך בדיקות סטטי — פרט שחשוב יותר למודל ניתוב מאשר למודל הסקה. קבלו שני דברים אם תבחרו בו: הרישיון lfm1.0 אינו Apache 2.0, ואף אחד מחוץ ל־Liquid עדיין לא מדד את הצ'קפוינט הזה.

בחרו ב-Granite 4.2 30B אם יש לכם את החומרה, אם אתם צריכים מודל שמנמק לפני שהוא פועל, או אם אתם צריכים שהרישיון יהיה כזה שהצוות המשפטי שלכם כבר מכיר. הוא מוביל בקידוד, הוא היחיד מבין השניים עם נתוני אחזור ארוכי הקשר שפורסמו, והרחבת ה-512K שלו היא תיעוד אמיתי ולא שוק. הנתונים הסוכניים שלו דקים יותר — 61.39 ב-BFCL v4 לעומת 65.01 של Liquid — וזה בדיוק הפוך ממה שספירת הפרמטרים הייתה מרמזת, ותזכורת לכך שצפיפות קונה הנמקה, אבל לא באופן אוטומטי משמעת בשימוש בכלים.

סיכום כנה הוא ששני אלה אינם תחליפים. LFM2.5-24B-A2B נבנה להיות המודל שמריץ את הלופ במכשיר שאין לו חיבור לענן. Granite 4.2 30B נבנה להיות המודל שחושב לעומק על בעיה ויש לו את הרישיון להוכיח שהוא יכול לצאת לשוק. אם יש לך את שניהם, שאלת הניתוב היא איזה מהם יקבל את הבקשה — וזו החלטה ששכבת ניתוב נועדה לקבל, לא טבלת בנצ'מרק.

עקבו בזמן אמת אחר השבתות והרעות של מודלים בארכיון התקלות שלנו, וראו אילו נתיבים עברו מעבר כשל באופן חלק.