/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
1,6 млрд
Размер весов
4,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
lfm2_moe · MoE
Базовая модель
LFM2.5-8B-A1B
Библиотека
mlx
Опубликована
29 мая 2026

LFM2.5-8B-A1B-MLX-4bit

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

mlx-community/LFM2.5-8B-A1B-MLX-4bit — 4-битная MLX-версия языковой модели LiquidAI LFM2.5-8B-A1B, конвертированная сообществом mlx-community с использованием mlx-lm 0.31.1.

2 258скачиваний 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

Модель предназначена для генерации текста и запуска в экосистеме MLX, в том числе для локального инференса через mlx-lm.

Это авторегрессионная модель с архитектурой lfm2_moe: гибрид из 18 блоков double-gated short-conv и 6 блоков внимания GQA, с разреженным MoE на 32 эксперта и активацией 4 экспертов на токен. Она содержит около 8,3 млрд параметров, из которых активно используется около 1,5 млрд, и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. Заявлены языки: английский, арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, португальский и испанский. README не содержит сведений о мультимодальных возможностях или результатах бенчмарков.

К сильным сторонам относятся разреженная MoE-архитектура, большой контекст и 4-битное представление, потенциально снижающее требования к памяти при запуске в MLX. Ограничения включают зависимость от экосистемы MLX и отсутствие в README подробностей о качестве на конкретных задачах. Модель является производной от LiquidAI LFM2.5-8B-A1B и распространяется по лицензии LFM Open License v1.0 (lfm1.0); применяются условия коммерческого использования этой лицензии.

Для каких профессий подходит13

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

mlx-community/LFM2.5-8B-A1B-MLX-4bit

This model mlx-community/LFM2.5-8B-A1B-MLX-4bit was converted to MLX format from LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B using mlx-lm version 0.31.1.

lfm2_moe (Lfm2MoeForCausalLM): hybrid 18× double-gated short-conv + 6× GQA attention, 32-expert top-4 MoE — 8.3B total / 1.5B active, 128k context.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/LFM2.5-8B-A1B-MLX-4bit")

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)

License

Derivative of LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B under the LFM Open License v1.0 (lfm1.0); original model © Liquid AI. lfm1.0 commercial-use terms apply.

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
Lfm2MoeForCausalLM
Ревизия весов
146590a

0 моделей