/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
LFM2.5-350M-Thinking-0003
Опубликована
29 авг 2026

LFM2.5-350M-Thinking-0003-GGUF

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Компактная дообученная модель KoarAI для локальной генерации текста, диалогов и пошагового решения задач на русском и английском языках.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

KoarAI/LFM2.5-350M-Thinking-0003-GGUF — компактная языковая модель KoarAI Lab для локального запуска через llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan и другие совместимые движки. Это GGUF-релиз дообученной модели KoarAI/LFM2.5-350M-Thinking-0003 на архитектуре Liquid Foundation Model LFM2.5-350M с 350 млн параметров; доступен файл в формате GGUF F16.

Модель предназначена для диалогов, генерации текста и пошагового решения задач, включая математику, алгоритмические задачи, программирование, STEM-вопросы и следование инструкциям. В карточке заявлены Chain-of-Thought рассуждения и обучение на смеси дистиллированных примеров с английскими и русскими данными. Лицензия — Apache-2.0.

Компактный размер позволяет запускать её локально на устройствах с ограниченными ресурсами. Однако 350 млн параметров ограничивают сложность задач и надёжность ответов; результаты рассуждений и фактические утверждения могут содержать ошибки.

Сценарии применения

  • локальные диалоги и ответы на вопросы
  • пошаговое решение простых математических задач
  • объяснение логических задач и вопросов STEM
  • помощь с алгоритмическими задачами и программированием
  • генерация текста и выполнение инструкций на русском и английском

Ограничения

Из-за компактного размера модель может ошибаться в сложных задачах и фактических утверждениях; качество ответов зависит от используемого инференс-движка и настроек. В карточке указан формат GGUF F16.

Для каких профессий подходит5

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

🐨 KoarAI / LFM2.5-350M-Thinking-0003-GGUF

License: Apache 2.0 Model Revision Fine-Tuning: 100% Full Weights Format: GGUF Base Model

[!NOTE] This is the official GGUF quantized release of KoarAI/LFM2.5-350M-Thinking-0003 for local edge inference with llama.cpp, Ollama, LM Studio, Jan, and other compatible inference engines.


📌 Release Note: Model Revision 0003

[!IMPORTANT] Model Revision: 0003
Key Architecture & Dataset Improvements:

  • Anti-Overfitting Training Policy: Trained with a calibrated 2.1 epochs limit with a cosine learning rate scheduler (lr=2.5e-5), preventing catastrophic forgetting and repetition loops while preserving pristine generation fluency.
  • Multi-Teacher Distillation Mix (~1,550 hand-crafted samples):
    1. r0b0tlab/qwen3.8-max-distillation-50k (quality_score >= 6): Deep mathematical, algorithmic, and code reasoning distilled directly from Qwen 3.8 Max.
    2. open-thoughts/OpenThoughts-114k: Step-by-step verification and multi-hop Chain-of-Thought traces encapsulated in <think> blocks.
    3. TIGER-Lab/MMLU-Pro: Complex STEM, business, logic, and law benchmark multiple-choice reasoning.
    4. Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX: High-quality natural Russian conversational mastery and instruction following.

🌟 Overview

KoarAI/LFM2.5-350M-Thinking-0003 is an ultra-compact, high-efficiency hybrid reasoning language model featuring native Chain-of-Thought (CoT) thinking capabilities.

Built upon the state-of-the-art Liquid Foundation Model architecture (LiquidAI/LFM2.5-350M), this model underwent 100% Full Parameter Fine-Tuning in bfloat16 precision. Despite having only 350 Million parameters, it produces structured internal step-by-step logic inside native <think> ... </think> blocks before delivering clean, concise final answers.


💾 Available GGUF Files

FilenameQuantizationSizeRecommended Use
LFM2.5-350M-Thinking-0003-f16.ggufFP16~700 MBMaximum precision and fidelity

💡 Native Thinking Mode Example

<|im_start|>user
Сколько букв 'р' в слове 'программирование'?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<think>
1. Слово: 'программирование'.
2. Разберем по буквам: п-р-о-г-р-а-м-м-и-р-о-в-а-н-и-е.
3. Позиции буквы 'р':
   - 2-я буква: 'р' (п-Р-о...)
   - 5-я буква: 'р' (...г-Р-а...)
   - 10-я буква: 'р' (...и-Р-о...)
4. Итого: 3 буквы 'р'.
</think>
В слове «программирование» содержится **3** буквы «р».<|im_end|>

⚡ Quickstart with llama.cpp

# Run CLI
llama-cli -m LFM2.5-350M-Thinking-0003-f16.gguf -p "<|im_start|>user\nSolve: 32 + 32 - 42<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n" -n 512 --temp 0.6

🐨 Maintained by KoarAI Lab

Released for the open-source AI community by KoarAI.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
217b5c5

0 моделей