LFM2.5-VL-3B-Uncensored-GGUF

Она создана на базе официальной LFM2.5-VL-3B от Liquid AI, а выпуск SC117 объединяет её с LoRA-настройкой abliterix Trial 65, разработанной для снижения частоты отказов модели. Модель предназначена для текстовых и vision-grounded запросов, анализа изображений и локального мультимодального инференса.

В основе лежит языковой backbone LFM2.5-2.6B с гибридной архитектурой из 30 слоёв: 22 блоков double-gated short-convolution и 8 блоков GQA; заявлены контекст 128K токенов и словарь размером 128K. За обработку изображений отвечает SigLIP2 NaFlex с разрешением 256×256 и размером патча 16, подключённый через language-aligned projector. Параметры языковой части оцениваются примерно в 2,6 млрд, а всей vision-language модели — примерно в 3,1 млрд. Распространяется в формате GGUF с imatrix-калибровкой и отдельным mmproj для vision-компонента.

Сильной стороной является сохранение мультимодальных возможностей исходной модели при существенно меньшей частоте отказов на текстовые и визуальные запросы. При этом поведение может заметно отличаться от официальной LFM2.5-VL-3B, а сниженные ограничения требуют отдельной оценки безопасности, контроля доступа и аудита в конкретном сценарии. Язык интерфейса в README обозначен как English; сведения о поддержке других языков и подробные результаты тестирования не приведены.

Модель распространяется по лицензии LFM Open License v1.0, унаследованной от базовой модели. Доступны несколько уровней GGUF-квантизации, рассчитанных на разные компромиссы между размером, скоростью и качеством.