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: 17 мая 2026

Ссылки

Hugging Face

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

DavidAU

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная разреженная MoE-модель для диалогов и генерации текста, в том числе творческих историй и ролевых сценариев.

60скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены19 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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-P — диалоговая языковая модель DavidAU, дообученная на LiquidAI/LFM2-8B-A1B с помощью Unsloth на пользовательских наборах данных. Это разреженная архитектура MoE с 32 экспертами, из которых активируются 4; в метаданных указано 1,4 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, включая творческое письмо, рассказы и ролевые сценарии. Заявлена поддержка контекста до 128 000 токенов и английского языка.

Автор описывает модель как рассчитанную на работу на CPU, видеокартах и мобильных устройствах, однако приведённые скорости и сравнительные бенчмарки являются внутренними результатами и не подтверждены независимой оценкой. Репозиторий использует формат safetensors; упомянутая в README скорость на квантованных вариантах не означает, что сам репозиторий содержит такие варианты. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

ведение диалогов на английском языке
написание рассказов и художественной прозы
продолжение сцен и сюжетов
генерация идей и сюжетных линий
ролевая переписка с длинным контекстом

Ограничения

Заявления о скорости и качестве основаны на внутренних бенчмарках автора и не подтверждены независимой оценкой. Модель описана как англоязычная; её пригодность для других языков не установлена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

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-P
q8-hi    0.529,0.744,0.745,0.658,0.412,0.760,0.597

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: 72be4b7