AREX-2 vs LFM2.5 2.6B Base: Пустой репозиторий и чекпоинт без инструкций

Поставьте AREX-2 рядом с LFM2.5 2.6B Base, и первое, что у них общего, — это то, что ни один из них не является продуктом, которым можно пользоваться сегодня, — по причинам, никак не связанным между собой. AREX-2 — это репозиторий на Hugging Face, созданный BAAI 29 сентября 2026 года в 17:56 UTC; он содержит .gitattributes — файл, а также хранит ноль байт данных модели и не имеет ни карточки модели, ни тега лицензии, ни каких-либо анонсов. LFM2.5 2.6B Base, опубликованный Liquid AI в августе 2026 года, — это противоположный вид незавершённости: полный, доступный для скачивания текстовый чекпоинт на 2,69 млрд параметров под лицензией LFM Open License (lfm1.0), который намеренно поставляется без инструкционной настройки, потому что его предназначение — дообучение, а не ответы на вопросы.

Одно — это отсутствие артефакта. Другое — артефакт, в котором отсутствует шаг, которого в нём никогда не должно было быть. Их можно считать одной категорией, только если вы читаете по диагонали, а обращение с ними как с одной категорией — это именно то, из-за чего команда в итоге начинает ждать не того. Полезное сравнение между этими двумя — не возможности (нет AREX-2, который можно было бы измерить), а то, сырьём длячего является каждый из них, и сколько стоит выяснить, годится ли он на что-нибудь.

Различие в роде, сформулированное первым

LFM2.5 2.6B Base — это субстанция. Это предобученный чекпойнт гибридного семейства LFM2.5 от Liquid AI: 30 слоёв, из которых 22 — блоки короткой свёртки с двойным гейтированием, а 8 — внимание с группировкой запросов, обучен примерно на 34 триллионах токенов на 16 языках, с контекстным окном в 131 072 токена и квантованной сборкой, которая занимает около 1,67 ГБ при Q4_K_M. У него нет инструкционной настройки. Подайте ему вопрос — и он продолжит текст; он не отвечает. В собственной карточке Liquid AI предполагаемым применением указан интенсивный файнтюнинг, а для тех, кто хочет модель, отвечающую на промпты, есть прошедший постобучение собрат. Это субстрат, и то, что он плохо набирает баллы в бенчмарках на следование промптам, не является дефектом — это и есть определение этой сущности.

AREX-2 — это не вещество и не продукт, а пространство имён. Единственные доступные факты — это организация (BAAI), метка времени создания (29 сентября 2026 года) и название. Ничего не было загружено и ничего не было сказано. Само название принадлежит семейству, которое действительно существует: 23 июля 2026 года BAAI выпустила AREX-Base — смесь экспертов (mixture-of-experts) на 122 млрд параметров с 10 млрд активных параметров, построенную на Qwen3.5-122B-A10B, и AREX-Turbo — плотную 4B-модель, построенную на Qwen3.5-4B; обе под Apache 2.0, обе — агенты для глубоких исследований с двухцикловой схемой, которая собирает доказательства, формирует ответ-кандидат с показателем уверенности, а затем проверяет этот ответ на соответствие исходным ограничениям и уточняет его или перезапускает процесс. Опубликованные показатели, заявленные производителем и не воспроизведённые независимо, достигают 82,5 на BrowseComp и 85,4 на GAIA для Base и 70,7 / 81,6 для Turbo.

• Доступность — LFM2.5 2.6B Base уже доступна для скачивания. В репозитории AREX-2 нет файлов.

• Размер — 2,69 млрд плотных параметров для модели Liquid, все видны в контрольной точке. Для AREX-2 неизвестно; семейство охватывает 122B MoE и плотную 4B, так что «2» ничего не предсказывает.

• Контекст — 131 072 токена для LFM2.5 2.6B Base. Для AREX-2 ничего не опубликовано.

• Лицензия — LFM Open License v1.0: бесплатна при годовой выручке ниже $10 млн и требует отдельной лицензии при достижении или превышении этой отметки. На AREX-2 пока нет тега лицензии; первое поколение AREX распространялось под Apache 2.0.

• Что это такое — основа для дообучения (fine-tuning) в противовес, если судить по всему семейству, хостинговому агенту, ценность которого заключается в цикле поиска и проверки, а не в его весах.

Пустые оценочные карточки, означающие противоположные вещи

Ни у одной из моделей нет бенчмарка, на который вам стоит ориентироваться, и причины этого кардинально различаются.

Liquid AI ничего не скрывает, оставляя свой Base без оценки. Оценка предобученного чекпоинта на бенчмарках для следования инструкциям показала бы отсутствие дообучения, а не качество самого субстрата — поэтому компания тестирует дообученную модель-собрата, а Base оставляет без оценки. Этот пробел можно проверить с вашей стороны, и в этом весь смысл: вы можете скачать 1,67 ГБ, запустить собственную оценку на собственной задаче и узнать ответ ещё до того, как потратите хоть что-то на сервинг.

Пустота AREX-2 — это не проектное решение, это ещё-не. Скачивать нечего, поэтому и тестировать нечего, и никакая оценка, которую вы могли бы провести на этой неделе, не сказала бы вам об этом ничего. Любой, кто опубликует результаты бенчмарков AREX-2 в ближайшие дни, публикует то, что он не мог измерить.

Два разных вопроса о тонкой настройке

Поскольку оба они являются отправными точками, а не готовыми сервисами, стоит точно определить, для чего каждый из них был бы отправной точкой, поскольку именно здесь они действительно перестают быть похожими друг на друга.

Гибридный чекпойнт на 2,69 млрд параметров — это инструмент для создания небольшой, дешёвой специализированной модели. Интересные применения — самые неприглядные: классификатор, который определяет тип документа в регулируемом рабочем процессе, модель извлечения, превращающая форму в структурированный JSON, предметно-ориентированный рерайтер, работающий на одной карте рядом с данными. Ценность в том, что впоследствии артефакт принадлежит вам, а предельная стоимость вызова — это электроэнергия. Цикл обучения — это работа, и эту работу можно начать уже сегодня.

AREX-2 указывает в другую сторону. Семейство AREX не предназначено для того, чтобы его дообучали в продукт; оно предназначено для того, чтобы его вызывали как агента, который выполняет поиск, объединяет доказательства и проверяет свои ответы на соответствие ограничениям. Если второе поколение продолжит это, то то, что вы будете оценивать, — это траектория: сколько шагов оно делает, замечает ли оно противоречие, значит ли что-нибудь показатель уверенности на его ответе-кандидате. Это не вопрос дообучения и не вопрос весов. Это вопрос сервинга, и он начинается с того, что кто-то публикует веса и карточку.

Они не заменяют друг друга ни при каком размере. Команда, которой нужна модель, которой она может владеть и которую может переобучать, не ждёт AREX-2. Команда, которой нужен исследовательский агент, не станет дообучать гибрид на 2,6 млрд параметров, чтобы получить его.

Где вписывается слой маршрутизации — для каждого из них

Практическая разница между этими двумя проявляется в тот момент, когда модель попадает в приложение, потому что у этих двух противоположные отношения с хостингом.

LFM2.5 2.6B Base отсутствует в каталоге OrcaRouter, и ни одного варианта LFM2.5 там нет, поэтому он поставляется из собственного дистрибутива Liquid AI и от обычных сторонних хостингов — это локальный артефакт, а не маршрутизируемая конечная точка. AREX-Base и AREX-Turbo тоже отсутствуют в нашем каталоге. А для чего в этой картине на самом деле нужен слой маршрутизации — так это другая сторона архитектуры: в тот день, когда вы сравниваете свой дообученный вариант с моделями, которые он должен превзойти, вам нужно, чтобы это сравнение стоило изменения конфигурации, а не цикла закупок. Один API перед более чем 200 моделями, цена по прайс-листу провайдера передаётся как есть, без каких-либо надбавок за токен, один ключ для всей панели и отказоустойчивость — чтобы неудачный день провайдера не стал неудачным днём вашей оценки. Вот те условия, при которых A/B-тест на непроверенной модели достаточно дёшев, чтобы его действительно можно было провести.

Это также честная формулировка и для самой AREX-2. Когда она выйдет — если она выйдет с открытыми весами, как и два её предшественника, — разумный способ попробовать совершенно нового агента на реальной нагрузке — это боковой путь, за механизмом отказоустойчивого переключения, а не единственный провайдер, от которого зависит ваш продакшен-цикл.

Что разумный человек делает с каждым из этого на этой неделе

Если у вас небольшая узкая задача и данные, которые не могут покидать вашу инфраструктуру, чекпоинт Liquid доступен, невелик, распространяется по разрешительной лицензии при выручке ниже порога и его можно протестировать уже сегодня днём. Скачайте его, запустите на собственном оценочном наборе, и пусть результат решит. Ничто в AREX-2 не меняет этот план.

Если вам нужно долгосрочное исследовательское поведение уже сегодня, модель, к которой стоит обратиться, — та, что уже существует: AREX-Base, выпущенная в июле, с опубликованными бенчмарками агентов, которые можно хотя бы сверить со статьёй. AREX-2 — это название с отметкой времени, и две вещи, которые изменили бы его статус, видны извне: появятся ли файлы в дереве и появится ли вместе с ними карточка с числом параметров и лицензией.

Сценарий отказа, который призвана предотвратить эта статья, — это когда зарезервированное имя начинают воспринимать как пункт дорожной карты. Это не так. Это репозиторий, который BAAI создала вчера, и правильный объём планирования вокруг него прямо сейчас — ноль.