Dessa vs LFM2.5 2.6B Base: чекпоинт, которым вы можете владеть, против голоса, который вы можете только слышать

LFM2.5-2.6B-Base — это файл с 2,69 млрд параметров, который занимает около 2,5 ГБ, работает на телефоне и поставляется с лицензией, позволяющей дообучить его и выпустить результат. Dessa — это полно­дуплексная речевая модель, которую Block анонсировала 23 октября 2026 года; она обучена только на человеческих разговорах и, по сообщениям, достаточно быстра, чтобы работать на MacBook Pro M4 Max. Dessa нельзя скачать, дообучить, измерить или вызвать. Это лишь лист ожидания.

Ставить эти две вещи в одно предложение несправедливо по очевидной причине: одна — это предобученный текстовый чекпоинт, другая — готовое поведение в разговоре. Но именно в этой несправедливости и заключена польза. Вопрос, который на самом деле стоит перед командой, — не «какая модель лучше», а «на какой модели я могу построить бизнес», и применительно к этому вопросу разрыв между скачиваемым базовым чекпоинтом и закрытым исследовательским превью больше, чем любая разница в бенчмарках.

Что на самом деле представляет собой LFM2.5-2.6B-Base

Liquid AI выпустила семейство LFM2.5 4 августа 2026 года. Суффикс Base значит больше, чем количество параметров: это предобученный чекпоинт, а не ассистент, дообученный на инструкциях. Он прочитал 34 триллиона токенов и выучил статистическую структуру 16 языков, но его не учили следовать инструкциям, вести диалог или использовать инструменты. Если дать ему запрос «на холодную», вы получите автодополнение, а не беседу.

Архитектура гибридная. Тридцать слоёв, из которых 22 — блоки короткой свёртки с двойным стробированием, а восемь — внимание с групповыми запросами; дизайн, который Liquid совершенствует с первого поколения LFM2. Словарь составляет 128 000 токенов, удвоенный по сравнению с предыдущим поколением за счёт расширения токенизатора на месте, ориентированного на нелатинские письменности. Контекст — 131 072 токена, достигаемый за счёт специального расширения на этапе промежуточного обучения, а не на этапе предварительного обучения.

Инструктированная версия-собрат LFM2.5-2.6B — это та, для которой опубликована таблица бенчмарков: AIME25 51.87, LiveCodeBench v6 59.41, IFBench 59.17, BFCLv4 56.88, ToolSandbox 77.83, Claw-Eval English 62.85. Эти цифры заявлены производителем и относятся к дообученной модели, а не к базовой. Сама Liquid не рекомендует использовать это семейство для агентного программирования или задач, требующих больших знаний, — полезный сигнал честности на рынке, где каждую малую модель описывают как бьющую выше своего веса.

Почему всё ещё стоит сравнивать базовый чекпоинт с готовым поведением

Базовая модель — это отправная точка. Её ценность в том, что вы можете из неё сделать: продолженное предобучение на вашей предметной области, дообучение с учителем на ваших транскриптах, дистиллированный ученик для узкой задачи. Dessa — артефакт противоположного рода. Она предстаёт как поведение — смена реплик, поддакивание, эмоциональная синхронизация — и ничто из этого не доступно для изменения.

Так что сравнение на самом деле касается контроля. LFM2.5-2.6B-Base даёт вам веса, лицензию и обязанность выполнить работу. Dessa даёт вам демонстрацию и возможность доступа. Для исследовательской лаборатории второй вариант может быть ценнее. Для продуктовой команды первый — единственный, который даёт готовый результат.

Технический паспорт, где обе стороны указаны в одной строке

Показатели LFM взяты из карточки модели и анонса Liquid; показатели Dessa — со страницы Block. Все числа, сообщённые поставщиками, помечены как таковые.

• Параметры — LFM2.5-2.6B-Base: всего 2,69 млрд против Dessa — не раскрыто.

• Архитектура — LFM2.5-2.6B-Base, гибрид короткой свёртки и группового запросного внимания (grouped-query attention), 30 слоёв, против Dessa — сквозная обработка речи в речь (speech-to-speech), архитектура не опубликована.

• Контекст — LFM2.5-2.6B-Base 131 072 токена против Dessa — не указано.

Модальность — LFM2.5-2.6B-Base: текст на входе, текст на выходе, против Dessa: аудио на входе, аудио на выходе.

• Веса — LFM2.5-2.6B-Base доступны для скачивания, включая сборки GGUF, ONNX и MLX, а у Dessa — ничего.

• Лицензия — LFM2.5-2.6B-Base: LFM Open License v1.0, коммерческое использование с условиями, в отличие от Dessa — лицензия не опубликована.

• Память — LFM2.5-2.6B-Base: около 2,5 ГБ или меньше во время работы по сравнению с Dessa на MacBook Pro M4 Max или лучше, по данным Block.

• Скорость — LFM2.5-2.6B-Base: около 220 токенов в секунду на Apple M5 Max и около 30 на телефонах (по данным производителя), тогда как Dessa заявляет о «быстрее реального времени», не приводя цифр.

• Цена — LFM2.5-2.6B-Base: бесплатные веса, у Dessa цены нет.

• Доступность — LFM2.5-2.6B-Base общедоступна с 4 августа 2026 года, тогда как Dessa — только по списку ожидания.

Бюджет устройства — вот и весь аргумент.

Аргумент Liquid — это экономика развёртывания: модель, достаточно маленькая для Raspberry Pi, достаточно быстрая для телефона и достаточно дешёвая, чтобы работать без счёта за GPU. Заявленная пропускная способность — около 220 токенов в секунду на M5 Max, 113 на Ryzen AI Max+ 395 и примерно 30 на телефоне — это именно та цифра, которая определяет, ощущается ли локальный ассистент мгновенным или сломанным. Тридцать токенов в секунду — быстрее скорости чтения, а это и есть релевантный порог для чат-интерфейса.

Утверждение Dessa о развёртывании — это ноутбук ценой заметно выше $2,000 с топовым чипом Apple. Это всё ещё локально, и у локального подхода есть реальные преимущества: нет платы за токены, нет сетевого кругового обмена, данные не покидают устройство. Но это другой рынок. Модель с 2,6 млрд параметров может поставляться внутри приложения; модель, которой нужен M4 Max, — это инструмент разработчика или функция для настольных компьютеров. Если ваш продукт работает на телефонах, это сравнение заканчивается на строке о памяти.

Лицензирование — вот настоящий водораздел

LFM Open License v1.0 не является одобренной OSI лицензией с открытым исходным кодом, и об этом стоит сказать прямо. Коммерческое использование разрешено, но организациям, превышающим порог по выручке — в условиях Liquid он составляет 10 млн долларов США годовой выручки — нужна отдельная коммерческая лицензия. Это реальное ограничение. Но это и известное ограничение: есть документ, есть порог и есть тот, с кем можно вести переговоры.

У Dessa нет лицензии, потому что у Dessa нет дистрибуции. Нельзя соблюдать условия, которых не существует, и нельзя построить обоснование закупки вокруг листа ожидания. Для предприятия «индивидуальная лицензия с порогом выручки» — это юридическая проверка. «Отсутствие опубликованных условий» — это блокер.

Если вы хотите сегодня запустить голосового агента по телефону

Ни одна из моделей не даёт полного ответа, но вариант с LFM — по крайней мере отправная точка. Голосовому агенту для телефона нужны три компонента: распознавание речи, языковая модель и синтез речи. LFM2.5-2.6B-Base может быть средним звеном, если её дообучить — базовый чекпойнт представляет собой текстовую модель, поэтому сама по себе она ничего не услышит, а её контекста в 131K достаточно, чтобы удерживать длинную историю разговора плюс извлечённые заметки.

Дообучение — интересный вариант. Имея на руках веса, можно обучать модель на диалогах из собственной предметной области и оценивать результат по собственным критериям. Именно к такому эксперименту приглашает — и при этом не допускает его — анонс Dessa: взять небольшой стек, способный работать с речью, обучить его на реальных разговорах и посмотреть, проявится ли эмоциональный тайминг. Block утверждает, что сделал это с нуля на одной стойке GB200 NVL72. Команда с несколькими GPU может прогнать дешёвую версию этого вопроса на базе LFM и за неделю чему-то научиться.

Если вы предпочитаете не запускать языковую модель на устройстве, OrcaRouter предлагает единый API поверх более чем 200 моделей с наценкой 0% и автоматическим переключением при сбое, так что этап рассуждения может выполняться в облаке, а аудио оставаться локальным. Чтобы внести ясность насчёт области применения: LFM2.5 2.6B Base отсутствует в нашем каталоге — это загружаемая модель, и в этом её суть. Мы маршрутизируем размещённые модели; эта же предназначена для запуска там, куда вы её поместите.

Кто должен выбирать

• Вам нужно владеть моделью, весами и дорожной картой — LFM2.5-2.6B-Base, а затем дообучить её.

• Вам нужна работа в автономном режиме на недорогом оборудовании — LFM2.5-2.6B-Base.

• Вам нужен текстовый или агентный «мозг» размером в несколько гигабайт — прошедшая посттренировку LFM2.5-2.6B, а не базовая версия.

• Вам нужна живая, прерываемая, эмоционально выразительная речь — из этих двух на это ориентирована только Dessa, и она недоступна.

• Вам нужна лицензия, которую можно подписать в этом квартале — LFM2.5-2.6B-Base, с проверенным пунктом о выручке.

• Вам нужно опубликовать воспроизводимый результат — LFM2.5-2.6B-Base, потому что воспроизводимость требует файла.

Эксперимент, который бы это разрешил

Возьмите 1000 часов разговорного аудио с транскриптами, дообучите LFM2.5-2.6B-Base на текстовой стороне и прикрутите мощный распознаватель речи и синтезатор. Измерьте восстановление после перебивания и эмоциональную уместность в сравнении с базовой линией на основе поочерёдных реплик. Если результат приблизится к тому, на что намекают клипы Block, то преимущество Dessa уже, чем подразумевает демо-ролик: возможно, это выигрыш за счёт архитектуры, но не неоспоримый.

Если это не так, аргумент в пользу нативного обучения речи становится сильнее, а отсутствие файла весов Dessa становится самым важным фактом в этом сравнении. В любом случае тест можно запустить на открытой стороне, но не на закрытой. Эта асимметрия и есть ответ на вопрос из заголовка, и она останется ответом до тех пор, пока Block не выпустит что-то, что клиент сможет подержать в руках.