/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
1,5 млрд
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-1.2B-Thinking
Опубликована
6 июл 2026

GRM-2.6-Air-Opus

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Компактная дообученная текстовая модель OrionLLM для диалогов и структурированного решения сложных задач на локальных и малоресурсных устройствах.

18скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены28 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

GRM-2.6-Air-Opus — компактная текстовая модель OrionLLM, дообученная на базе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking на трассах рассуждений в стиле Claude Opus. Она предназначена для генерации ответов с более структурированным рассуждением и решения сложных задач при ограниченных ресурсах, включая локальное и встроенное развёртывание. Модель относится к семейству LFM2, использует плотную архитектуру Lfm2ForCausalLM и содержит около 1,5 млрд параметров; нативная длина контекста — 128 000 токенов. Поддерживается диалоговый режим. README сообщает об обновлении шаблона чата для совместимости с вызовом инструментов.

Модель рассчитана на лёгкое развёртывание и предлагает компактный вариант рассуждающей модели. Заявления об улучшении решения сложных задач приведены разработчиком; численные результаты бенчмарков в доступной карточке отсутствуют. Информация о лицензии в предоставленных данных отсутствует.

Сценарии применения

  • решение сложных текстовых задач на устройстве с ограниченной памятью
  • получение структурированных ответов в диалоговом помощнике
  • локальная генерация рассуждений без крупной модели
  • эксперименты с компактными моделями для агентных сценариев

Ограничения

Утверждения об улучшении решения сложных задач не сопровождаются доступными численными результатами бенчмарков. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Для каких профессий подходит10

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

1. Introduction

GRM-2.6-Air-Opus is a fine-tune of LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking, trained on Claude Opus-style reasoning traces to sharpen its reasoning and boost performance on harder problems.

GRM-2.6-Air-Opus is a compact, edge-friendly model built for users who want a taste of Opus-style structured reasoning without the footprint of larger GRM models. It's the "Air" entry in the GRM-2.6 family: smaller and faster, aimed at lightweight local and on-device use.

2. Key Capabilities

  • Opus-Style Reasoning, Compact Size: Distilled from Claude Opus-style traces to produce clearer, more organized reasoning at just 1.2B parameters.
  • Edge-Ready: Built on LFM2.5-1.2B-Thinking, making it well suited for low-resource and on-device deployment.
  • Improved Problem-Solving: Targeted training on harder reasoning traces lifts performance on difficult tasks relative to the base model.

[!Important] 2026-07-27 Update — Chat template.

We updated the chat template for this model to match that of LFM2.5-1.2b-Thinking; if you are using the old version, please update it if you want tool-call compatibility.

3. Performance

GRM-2.6-Air-Opus focuses on practical, lightweight reasoning: getting as much structured thinking as possible out of a 1.2B model.

Detailed Benchmarks


GRM-2.6-Air-Opus is developed by OrionLLM.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
38e146e

0 моделей