/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
2,4 млрд
Размер весов
5,1 ГБ
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2-2.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

LFM2-2.6B-Uncensored-X64

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Разговорная доработка LFM2-2.6B для генерации текста и ответов на вопросы с длинным контекстом.

65скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 авг 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

LFM2-2.6B-Uncensored-X64 — разговорная версия языковой модели LiquidAI/LFM2-2.6B, опубликованная Justbackup. Это плотная авторегрессионная модель семейства LFM2 с примерно 2,4 млрд параметров, доступная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 128 000 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; карточка называет её uncensored-версией базовой модели и приводит результаты нескольких тестов на общие знания и рассуждение.

Её можно использовать для ответов на вопросы, диалоговых ассистентов и работы с длинными текстовыми запросами. README показывает формат чата, совместимый с использованием в Transformers. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Модель не следует считать проверенной для задач с высокими требованиями к точности: опубликованные тесты ограничены несколькими бенчмарками, а результаты могут зависеть от точности вычислений и конфигурации запуска.

Сценарии применения

  • создание диалогового ассистента
  • ответы на вопросы по тексту
  • генерация продолжений и черновиков
  • обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

Метка uncensored указывает на ослабленные ограничения, поэтому ответы могут включать нежелательный или небезопасный контент. Опубликованные результаты охватывают лишь несколько бенчмарков и не гарантируют точность в прикладных задачах.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This model is uncensored version of LiquidAI/LFM-2-2.6B.

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

id = "sirev/LFM2-2.6B-Uncensored-X64"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(id).to(device)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Your message here..."}
]
user = messages[0]['content']

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        add_generation_prompt=True,
        tokenize=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt",
).to(device)

print(f"User: {user}")

outputs = model.generate(**inputs, temperature=0.3, do_sample=True, repetition_penalty=1.2, max_new_tokens=2048)

print(f"AI: {tokenizer.decode(outputs[0][inputs['input_ids'].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)}")

Chat Format:

<|startoftext|><|im_start|>system
You are a helpful assistant trained by Liquid AI.<|im_end|>
<|im_start|>user
What is C. elegans?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
It's a tiny nematode that lives in temperate soil environments.<|im_end|>

For reasoning output, change:

"<|im_start|>assistant" to 
"<|im_start|>assistant<think>"

These are benchmark results from the EleutherAl/Im-evaluation-harness. The original model was benchmarked with dtype float16, which may cause performance degradation.

Benchmark (0-shot)LFM2-2.6B-Uncensored-X64LiquidAI/LFM2-2.6B
ARC-Challenge45.39 %44.71 %
ARC-Easy58.80 %56.36 %
HellaSwag62.27 %59.71 %
MMLU63.03 %62.68 %

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
1ce7f14

0 моделей