/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
1,4 млрд
Размер весов
16,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
lfm2_moe · MoE
Базовая модель
LFM2-8B-A1B
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мая 2026

LFM2-8B-A1B-GLM-4.7-Flash-Thinking-Quantum-IQ1C

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная разреженная MoE-модель Liquid AI для диалоговой генерации текста, творческого письма и локального запуска.

77скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены17 мая 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

LFM2-8B-A1B-GLM-4.7-Flash-Thinking-Quantum-IQ1C — дообученная DavidAU модель семейства Liquid AI LFM2, созданная на основе LiquidAI/LFM2-8B-A1B с помощью Unsloth на пользовательских наборах данных. Это разреженная языковая модель с архитектурой MoE: 32 эксперта, из которых активируются 4; указано 1,4 млрд параметров и контекст до 128 000 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия Apache-2.0.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах, творческого письма и других сценариев общего назначения. Автор заявляет о возможности локального запуска, в том числе на CPU и мобильных устройствах, однако приведённые оценки скорости зависят от оборудования и квантования. В README приведено внутреннее сравнение с базовой моделью на нескольких бенчмарках, но независимые результаты не представлены. Метаданные указывают английский язык; подтверждений поддержки других языков нет.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге на английском языке
  • написание художественных рассказов и сцен
  • продолжение сюжетов и создание подчинённых линий
  • ролевая переписка с языковой моделью

Ограничения

В README приведены только внутренние бенчмарки автора, поэтому они не подтверждают независимое качество модели. Заявления о скорости зависят от оборудования и квантования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Fine tune of "LFM2-8B-A1B" using Unsloth using custom dataset(s), 128k context in 16 bit precision.

This model is a sparse mixture of experts model (32) with 4 experts activated.

Speed exceeds 50-100 t/s on CPU // 200 t/s on most cards // 400 t/s + on 5090 at QUANT Q6K [4 experts].

One example generation below.

Can also be used on phones // mobile devices.

IN HOUSE BENCHMARKS [by Nightmedia]:

         arc-c arc/e boolq hswag obkqa piqa  wino

LFM2-8B-A1B-GLM-4.7-Flash-Thinking-Quantum-IQ1C
mxfp8    0.495,0.709,0.759,0.658,0.404,0.764,0.596

---

BASE UNTUNED MODEL:

LFM2-8B-A1B
mxfp8    0.460,0.575,0.829,0.624,0.394,0.711,0.567

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2MoeForCausalLM
Ревизия весов
8aed5ec

0 моделей