/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
3,4 млрд
Размер весов
47,7 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
lfm2_moe · MoE
Базовая модель
LFM2-24B-A2B
Библиотека
mlx
Опубликована
18 фев 2026

LFM2-24B-A2B-MLX-bf16

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Экспортированная в MLX MoE-языковая модель Liquid AI для генерации текста и диалогов на Apple Silicon.

194скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены24 фев 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

LFM2-24B-A2B-MLX-bf16 — экспорт модели LFM2-24B-A2B в формате MLX от Liquid AI, предназначенный для инференса на компьютерах Apple Silicon. Это причинная языковая модель с архитектурой Mixture of Experts: в ней 24 млрд параметров, из которых активны около 2 млрд на токен; используются 64 эксперта с выбором четырёх экспертов на токен. Репозиторий рассчитан на запуск через библиотеку mlx-lm.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные указывают контекст до 128 000 токенов и английский язык; базовая модель описана как многоязычная. README приводит рекомендуемые параметры сэмплирования, включая temperature 0.1 и top_p 0.1. В метаданных указана лицензия other, поэтому конкретные условия использования следует сверять с лицензией репозитория. Экспорт ориентирован на Apple Silicon; сведения о качестве на других устройствах или сравнительных оценках не приведены.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник на компьютере Apple Silicon
  • локальная генерация текста
  • ответы на вопросы в чате
  • суммаризация длинного контекста
  • эксперименты с MoE-моделью через mlx-lm

Ограничения

Экспорт предназначен для инференса на Apple Silicon. README и метаданные не приводят результатов оценивания или подробных ограничений применения; конкретные условия лицензии other требуют проверки в репозитории.

Для каких профессий подходит7

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

LFM2-24B-A2B-MLX-bf16

MLX export of LFM2-24B-A2B for Apple Silicon inference.

Model Details

PropertyValue
Total Parameters24B
Active Parameters~2B per token
ArchitectureMixture of Experts (64 experts, top-4)
Layers40 (30 conv + 10 full attention)
Precisionbfloat16
Size44.4 GB
Context Length128K

Recommended Sampling Parameters

ParameterValue
temperature0.1
top_k50
top_p0.1
repetition_penalty1.05
max_tokens512

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate
from mlx_lm.sample_utils import make_sampler, make_logits_processors

model, tokenizer = load("LiquidAI/LFM2-24B-A2B-MLX-bf16")

prompt = "What is the capital of France?"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

sampler = make_sampler(temp=0.1, top_k=50, top_p=0.1)
logits_processors = make_logits_processors(repetition_penalty=1.05)

response = generate(
    model,
    tokenizer,
    prompt=prompt,
    max_tokens=512,
    sampler=sampler,
    logits_processors=logits_processors,
    verbose=True,
)

License

This model is released under the LFM 1.0 License.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Lfm2MoeForCausalLM
Ревизия весов
172b871

0 моделей