Характеристики

Контекст: 128 000 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Размер весов: 2,3 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: lfm2 · dense
Базовая модель: LFM2.5-1.2B-Instruct
Библиотека: mlx
Опубликована: 6 янв 2026

Ссылки

LFM2.5-1.2B-Instruct-bf16

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Компактная многоязычная инструкционная модель Liquid AI в формате MLX для локального диалога и генерации текста на устройствах Apple Silicon.

69скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены13 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

mlx-community/LFM2.5-1.2B-Instruct-bf16 — версия модели LiquidAI LFM2.5-1.2B-Instruct, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX для запуска на устройствах Apple Silicon. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства LFM2, предназначенная для диалогов и генерации текста по инструкциям. Модель содержит около 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов.

Модель подходит для локальных диалоговых помощников и генерации текста на нескольких языках, включая английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский и испанский. Репозиторий содержит веса в safetensors, а исходный чекпойнт преобразован с помощью mlx-lm 0.29.1. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с лицензией исходной модели LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct. Это компактная модель; качество и скорость могут уступать более крупным моделям, а практический запуск в формате MLX ориентирован на экосистему Apple.

Сценарии применения

локальный чат-помощник на Mac
генерация ответов на инструкции
составление и редактирование текстов
многоязычные диалоги на поддерживаемых языках

Ограничения

Модель компактная, поэтому её качество может уступать более крупным языковым моделям. Репозиторий в формате MLX предназначен для экосистемы Apple Silicon; лицензия указана как other, поэтому перед использованием нужно проверить условия исходной модели.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/LFM2.5-1.2B-Instruct-bf16

This model mlx-community/LFM2.5-1.2B-Instruct-bf16 was converted to MLX format from LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct using mlx-lm version 0.29.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/LFM2.5-1.2B-Instruct-bf16")

prompt = "hello"

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

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

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: Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов: cf2f445