Характеристики

Лицензия: Своя лицензия
Базовая модель: LFM2-1.2B-RAG
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 сен 2025

Ссылки

LFM2-1.2B-RAG-GGUF

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

LFM2-1.2B-RAG-GGUF — языковая модель Liquid AI в формате GGUF, основанная на LFM2-1.2B. Она предназначена для генерации текста и специализирована на ответах по предоставленным контекстным документам, поэтому подходит для систем Retrieval-Augmented Generation (RAG): чат-ботов по документации продуктов, поддержки с внутренней базой знаний и академических ассистентов, ведущих многошаговые диалоги по научным статьям и учебным материалам.

2 509скачиваний за 30 дней68лайковвеса обновлены5 авг 2026

Бенчмарки

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

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

Модель имеет размер 1,2 млрд параметров и поддерживает текстовую модальность. В карточке указаны английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский языки. Формат GGUF ориентирован на использование с llama.cpp и развёртывание на периферийных устройствах. Сильная сторона модели — фокус на формировании ответов с опорой на заданные документы; при этом сведения о размере контекстного окна, архитектурных деталях, результатах тестирования и ограничениях качества не приведены. Модель распространяется по лицензии lfm1.0, указанной как специальная лицензия Liquid AI.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.8Корпоративные функцииДоговоры, юридическая работа и complianceAI помогает ускорять юридический анализ и compliance, не подменяя профессиональное заключение.25 задач1 953модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LFM2-1.2B-RAG-GGUF

Based on LFM2-1.2B, LFM2-1.2B-RAG is specialized in answering questions based on provided contextual documents, for use in RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems.

Use cases:

Chatbot to ask questions about the documentation of a particular product.
Custom support with an internal knowledge base to provide grounded answers.
Academic research assistant with multi-turn conversations about research papers and course materials.

You can find more information about other task-specific models in this blog post.

🏃 How to run LFM2

Example usage with llama.cpp:

llama-cli -hf LiquidAI/LFM2-1.2B-RAG-GGUF

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов: d8628e8