/ Модель

Характеристики

Размер весов
2,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
lfm2_vl · dense
Базовая модель
LFM2.5-VL-3B
Библиотека
mlx
Опубликована
10 авг 2026

LFM2.5-VL-3B-MLX-4bit

Изображение и текст → текст11 профессий

LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-MLX-4bit — MLX-экспорт мультимодальной vision-language модели LFM2.5-VL-3B, разработанной Liquid AI.

4 892скачиваний 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

Версия предназначена для запуска вывода на устройствах Apple Silicon и поддерживает обработку изображений вместе с текстовыми запросами.

Модель построена на языковой основе LFM2.5-2.6B и оснащена визуальным энкодером SigLIP2 NaFlex объёмом 400 млн параметров. Общее количество параметров составляет около 3 млрд, используется 4-битная квантизация с размером группы 64, а размер модели — около 2,2 ГБ. Длина контекста — 32K токенов, нативное разрешение изображений — до 512×512 пикселей. Поддерживаются OCR, понимание документов, мультиязычное понимание изображений, предсказание ограничивающих рамок и вызов функций. Заявлена поддержка арабского, китайского, английского, французского, немецкого, хинди, индонезийского, итальянского, японского, корейского, польского, португальского, русского, испанского, тайского и вьетнамского языков.

Сильные стороны модели — сочетание визуального и языкового анализа, компактный размер, 4-битное представление и адаптация для эффективного запуска на Apple Silicon. Ограничения включают зависимость от экосистемы MLX и указанный предел нативного разрешения изображений; прочие ограничения производительности в README не описаны. Модель распространяется по лицензии LFM 1.0.

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

LFM2.5-VL-3B-MLX-4bit

MLX export of LFM2.5-VL-3B for Apple Silicon inference.

LFM2.5-VL-3B is a vision-language model built on the LFM2.5-2.6B backbone with a SigLIP2 NaFlex vision encoder (400M). It supports OCR, document comprehension, multilingual vision understanding, bounding box prediction, and function calling.

Model Details

PropertyValue
Parameters3B
Precision4-bit
Group Size64
Size2.2 GB
Context Length32K
Vision EncoderSigLIP2 NaFlex (400M)
Native Resolutionup to 512x512

Quickstart

uv pip install 'mlx-vlm'
uv run --with mlx-vlm mlx_vlm.generate --model LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-MLX-4bit --max-tokens 100 --temperature 0.2 --image https://placecats.com/neo/300/200 --prompt "how many animals are in the picture?"
from mlx_vlm import apply_chat_template, generate, load
from mlx_vlm.utils import load_image

model, processor = load("LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-MLX-4bit")

image = load_image("https://placecats.com/neo/300/200")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image"},
            {"type": "text", "text": "What do you see in this image?"},
        ],
    }
]
prompt = apply_chat_template(
    processor,
    model.config,
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    num_images=1,
)

result = generate(
    model,
    processor,
    prompt,
    [image],
    temp=0.2,
    top_k=50,
    repetition_penalty=1.0,
    verbose=True,
)
print(result.text)

Recommended Sampling Parameters

ParameterValue
temperature0.2
top_k50
repetition_penalty1.0

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
Lfm2VlForConditionalGeneration
Ревизия весов
7fad79d

0 моделей