/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
1,5 млрд
Размер весов
659 МБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-1.2B-Instruct
Библиотека
mlx
Опубликована
6 янв 2026

LFM2.5-1.2B-Instruct-MLX-4bit

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-MLX-4bit — это 4-битная версия инструкционной языковой модели LFM2.5-1.2B-Instruct, экспортированная в формат MLX компанией Liquid AI для запуска на устройствах с Apple Silicon.

2 105скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены12 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 предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы пользователя и локальный инференс на совместимых устройствах.

Модель содержит 1,2 млрд параметров, использует 4-битную квантизацию с размером группы 64 и занимает около 628 МБ. Заявленная длина контекста — до 128K токенов. Поддерживаются английский, японский, корейский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, арабский и китайский языки. Рекомендуемые параметры генерации включают temperature 0.1, top_k 50, top_p 0.1 и repetition_penalty 1.05.

К сильным сторонам относятся компактный размер, сниженное потребление памяти благодаря 4-битному представлению, поддержка длинного контекста и оптимизация для экосистемы Apple Silicon через MLX. Ограничения README не описывает; в частности, отсутствуют сведения о результатах бенчмарков, фактическом качестве на отдельных языках и поддержке модальностей помимо текста. Модель распространяется по лицензии LFM 1.0.

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

LFM2.5-1.2B-Instruct-4bit

MLX export of LFM2.5-1.2B-Instruct for Apple Silicon inference.

Model Details

PropertyValue
Parameters1.2B
Precision4-bit
Group Size64
Size628 MB
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/LFM2.5-1.2B-Instruct-4bit")

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
7ccafdb

0 моделей