/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
LFM2-350M-Extract
Библиотека
transformers
Опубликована
5 сен 2025

LFM2-350M-Extract-GGUF

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

LFM2-350M-Extract-GGUF — языковая модель компании Liquid AI, основанная на LFM2-350M и распространяемая в формате GGUF.

2 665скачиваний за 30 дней38лайковвеса 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

Она предназначена для извлечения важной информации из неструктурированных документов, включая статьи, расшифровки и отчёты, с преобразованием результатов в структурированные форматы JSON, XML или YAML.

Модель подходит для извлечения реквизитов счетов из электронных писем, преобразования нормативной отчётности в XML, структурирования обращений в службу поддержки для аналитических конвейеров, а также наполнения графов знаний сущностями и их атрибутами. В названии указано, что это вариант размером 350M параметров. Заявлена поддержка английского, арабского, китайского, французского, немецкого, японского, корейского и испанского языков.

К сильным сторонам относятся специализация на извлечении данных и удобный для локального запуска формат GGUF, совместимый с llama.cpp. Ограничения включают отсутствие в предоставленных данных сведений о размере контекста, точной архитектуре, количественных показателях качества и поддерживаемых модальностях помимо текста. Модель распространяется по лицензии lfm1.0; подробные условия следует уточнять в файле LICENSE.

Для каких профессий подходит14

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

LFM2-350M-Extract-GGUF

Based on LFM2-350M, LFM2-350M-Extract is designed to extract important information from a wide variety of unstructured documents (such as articles, transcripts, or reports) into structured outputs like JSON, XML, or YAML.

Use cases:

  • Extracting invoice details from emails into structured JSON.
  • Converting regulatory filings into XML for compliance systems.
  • Transforming customer support tickets into YAML for analytics pipelines.
  • Populating knowledge graphs with entities and attributes from unstructured reports.

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/LFM2-350M-Extract-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
b8f758b

0 моделей