Характеристики

Контекст: 128 000 токенов
Параметры: 221 млн
Размер весов: 146 МБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: lfm2 · dense
Базовая модель: LFM2.5-230M
Библиотека: mlx
Опубликована: 15 июн 2026

Ссылки

LFM2.5-230M-MLX-4bit

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

LFM2.5-230M-MLX-4bit — компактная мультиязычная языковая модель, разработанная Liquid AI и экспортированная в формат MLX для выполнения на устройствах с Apple Silicon.

1 077скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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

Она предназначена для генерации текста и локального инференса в сценариях, где важны небольшие размер модели и эффективное использование ресурсов.

Модель содержит 230 млн параметров, использует 4-битное представление с размером группы 64 и занимает около 139 МБ. В её основе лежит гибридная архитектура Liquid AI, сочетающая свёрточные и attention-слои для эффективной обработки длинного контекста; заявленная длина контекста составляет 128K токенов. Поддерживаются английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский, португальский и итальянский языки.

К сильным сторонам относятся компактность, поддержка длинного контекста и оптимизация для Apple Silicon через MLX. Ограничения связаны с небольшим размером модели и 4-битной квантизацией, которые могут снижать качество по сравнению с более крупными или менее сжатыми вариантами; конкретные показатели качества в README не приведены. Модель распространяется по лицензии LFM 1.0.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LFM2.5-230M-MLX-4bit

MLX export of LFM2.5-230M for Apple Silicon inference.

LFM2.5-230M is a compact multilingual model built on LiquidAI's hybrid architecture, combining convolutional and attention layers for efficient long-context processing.

Model Details

Property	Value
Parameters	230M
Precision	4-bit
Group Size	64
Size	139 MB
Context Length	128K

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate
from mlx_lm.sample_utils import make_sampler

model, tokenizer = load("LiquidAI/LFM2.5-230M-MLX-4bit")

response = generate(
    model,
    tokenizer,
    prompt="The capital of France is",
    max_tokens=100,
    sampler=make_sampler(temp=0.7),
    verbose=True,
)

Other Precisions

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: 817c270