/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
LFM2.5-2.6B-Base
Библиотека
llama-cpp
Опубликована
9 авг 2026

LFM2.5-2.6B-NVFP4-GGUF

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Квантованная GGUF-сборка компактной текстовой модели Liquid AI для локальной генерации, диалогов, рассуждений и работы с инструментами.

65скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены9 авг 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

WhiskyAKM/LFM2.5-2.6B-NVFP4-GGUF — квантованная GGUF-сборка текстовой модели Liquid AI LFM2.5-2.6B, подготовленная для локального запуска через llama.cpp на CPU и GPU. В основе лежит LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base; в карточке указаны архитектура LFM2, около 2,69 млрд параметров и гибридная структура из 30 слоёв, включая свёрточные слои и GQA.

Модель предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям, рассуждений и агентных сценариев с вызовом инструментов. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и ориентирована на эффективный запуск на устройстве. Файл NVFP4 использует 4-битное представление для уменьшения требований к памяти.

Репозиторий указывает лицензию `other`; конкретные условия следует сверять с карточкой базовой модели и файлами лицензии. В README заявлены сильные стороны в использовании инструментов и длинном контексте, но независимые результаты оценки не приведены.

Сценарии применения

  • локальный диалоговый ассистент на CPU или GPU
  • генерация ответов по инструкциям
  • вызов функций и инструментов из агентного приложения
  • обработка длинных текстовых контекстов до 131 072 токенов
  • запуск текстовой модели с уменьшенным расходом памяти

Ограничения

README не приводит независимых оценок качества или подробных результатов тестирования. Лицензия указана как `other`, поэтому условия использования следует уточнить по карточке модели и лицензии базовой модели.

Для каких профессий подходит14

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

LFM2.5-2.6B GGUF

GGUF quantized versions of LiquidAI/LFM2.5-2.6B, a high-performance hybrid model designed for on-device deployment, featuring a 128K context window and advanced agentic capabilities.

Model Overview

LFM2.5-2.6B is part of the LFM2.5 family, building on the LFM2 architecture to provide best-in-class performance for its size. It is specifically optimized for agentic workloads, tool use, and long-context workflows, offering competitive performance against models 4x its size.

Key features include:

  • Agentic Post-Training: Trained using agentic reinforcement learning for improved tool use and instruction following.
  • Efficient Inference: Designed for high-speed execution on both CPU and GPU.
  • Reasoning Capabilities: A pure reasoning model that utilizes a <think> tag to reason before answering.
  • Massive Context: Supports up to 131,072 tokens.

Model Architecture

PropertyValue
ArchitectureLFM2
Parameters2.69B
Layers30 (22 conv + 8 GQA)
Context Length131,072
Vocabulary Size128,000
Training Budget34 Trillion Tokens
Supported LanguagesEnglish, Arabic, Chinese, French, German, Italian, Japanese, Korean, Portuguese, Spanish, Vietnamese, Thai, Indonesian, Hindi, Russian, Polish

Available GGUF Files

FileQuantizationUse Case
lfm2.5-2.6b-nvfp4.ggufNVFP4Optimized 4-bit precision

Usage

llama.cpp CLI

./llama-cli \
  -m lfm2.5-2.6b-nvfp4.gguf \
  -p "What is the capital of France?" \
  --temp 0.1 --top-k 50 --repeat-penalty 1.1

llama-server (OpenAI-compatible API)

./llama-server \
  -m lfm2.5-2.6b-nvfp4.gguf \
  --host 0.0.0.0 --port 8080

Chat Template & Reasoning

LFM2.5 uses a ChatML-like format. It is a reasoning model that automatically adds a <think> tag when starting an assistant answer to process its logic before providing the final response.

Example format:

<|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
<think>
... reasoning process ...
</think>
C. elegans is a species of small roundworm...<|im_end|>

Tool Calling

LFM2.5 supports Pythonic function calling. It outputs function calls between <|tool_call_start|> and <|tool_call_end|> tokens.

Generation Parameters

Recommended parameters for optimal performance:

ParameterValue
Temperature0.1
Top-K50
Repetition Penalty1.1

Quantization

These GGUF files were created using llama.cpp tools to enable efficient local deployment on CPUs and GPUs with reduced memory footprints.

Acknowledgements

License

LFM 1.0 License

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
39e4721

0 моделей