Характеристики

Контекст: 128 000 токенов
Параметры: 445 млн
Размер весов: 709 МБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: lfm2 · dense
Базовая модель: LFM2.5-350M
Библиотека: mlx
Опубликована: 31 мар 2026

Ссылки

Hugging Face

LFM2.5-350M-bf16

mlx-community

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Компактная языковая модель LiquidAI в формате MLX для локальной генерации текста и диалогов.

58скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

Это версия модели LiquidAI/LFM2.5-350M, подготовленная сообществом mlx-community для MLX и сохранённая в формате safetensors с точностью bf16. Она предназначена для локальной генерации текста и диалогового использования на устройствах, поддерживающих MLX; README указывает на конвертацию исходной модели с помощью mlx-lm 0.31.1.

Модель использует плотную архитектуру LFM2 с причинным языковым моделированием, содержит 444,6 млн параметров и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Метаданные указывают языки английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, испанский и португальский. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия следует проверять в карточке исходной модели и репозитория.

Компактный размер делает модель подходящей для локальных текстовых запросов и чата, однако она существенно меньше крупных языковых моделей и может уступать им в сложных рассуждениях и широких знаниях. README не приводит отдельных оценок качества.

Сценарии применения

локальный диалоговый помощник
генерация продолжений текста
ответы на текстовые запросы на поддерживаемых языках

Ограничения

Компактный размер может ограничивать качество сложных рассуждений и широту знаний по сравнению с более крупными моделями. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточками репозиториев.

Для каких профессий подходит4

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/LFM2.5-350M-bf16

This model mlx-community/LFM2.5-350M-bf16 was converted to MLX format from LiquidAI/LFM2.5-350M using mlx-lm version 0.31.1.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/LFM2.5-350M-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, return_dict=False,
    )

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: 298525c