/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
1,6 млрд
Размер весов
16,9 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
lfm2_moe · MoE
Базовая модель
LFM2.5-8B-A1B
Библиотека
mlx
Опубликована
27 мая 2026

LFM2.5-8B-A1B-MLX-bf16

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Многоязычная MoE-модель Liquid AI в формате MLX и bf16 для диалоговой генерации текста и вызова функций.

310скачиваний за 30 дней9лайковвеса 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

LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-MLX-bf16 — версия модели Liquid AI, преобразованная из LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B в формат MLX с помощью mlx-lm 0.31.3. Это языковая модель с архитектурой MoE для генерации текста и диалогов; веса представлены в bf16 без квантизации. В модели 1,6 млрд параметров, контекстное окно — до 128 000 токенов.

Модель рассчитана на многоязычные диалоги и поддерживает вызов функций. В метаданных указаны английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский и португальский языки. Формат MLX предназначен для запуска в экосистеме MLX; README рекомендует использовать библиотеку mlx-lm и оригинальную карточку для сведений о настройках генерации. Лицензия обозначена как other; конкретные условия следует проверять в карточке репозитория.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с многоязычным ассистентом
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • вызов функций и инструментов из диалога
  • обработка длинных текстовых контекстов до 128 000 токенов

Ограничения

Версия в bf16 не квантизирована и может требовать значительных ресурсов памяти. Указана лицензия other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке модели.

Для каких профессий подходит11

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

LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-MLX-bf16

This model LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-MLX-bf16 was converted to MLX format from LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B using mlx-lm version 0.31.3.

About this quantization

BFloat16 weights, no quantization.

For base model details, capabilities, and recommended generation settings, see the original model card.

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/LFM2.5-8B-A1B-MLX-bf16")

prompt = "What is C. elegans?"

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

sampler = make_sampler(temp=0.2, top_k=80)
logits_processors = make_logits_processors(repetition_penalty=1.05)

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

Chat Template

LFM2.5 uses a ChatML-like format. See the Chat Template documentation for details. Example:

<|startoftext|><|im_start|>system
You are a helpful assistant trained by Liquid AI.<|im_end|>
<|im_start|>user
What is C. elegans?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Because LFM2.5-8B-A1B is a reasoning model, assistant turns contain an explicit chain of thought before the final answer. tokenizer.apply_chat_template() formats messages automatically.

Tool Use

LFM2.5 supports function calling. Pass tools to tokenizer.apply_chat_template(..., tools=...). See the Tool Use documentation for the full guide.

License

LFM Open License v1.0 — see the LICENSE file or the original model card for terms.

Citation

@article{liquidAI20268BA1B,
  author  = {Liquid AI},
  title   = {LFM2.5-8B-A1B: Personal Assistant On Your Laptop},
  journal = {Liquid AI Blog},
  year    = {2026},
  note    = {www.liquid.ai/blog/lfm2-5-8b-a1b},
}
@article{liquidai2025lfm2,
  title   = {LFM2 Technical Report},
  author  = {Liquid AI},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2511.23404},
  year    = {2025}
}

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
f249fa0

0 моделей