Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: lfm25_ct · dense
Опубликована: 29 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

lfm2.5-CT-230m

ray0rf1re

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель объединяет FastConformer и текстовый декодер LiquidAI LFM2.5-230M для преобразования аудиовхода в текст.

36скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 июл 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

LFM2.5-CT-230M — аудиотекстовая модель слияния, опубликованная пользователем ray0rf1re. Она объединяет аудиоэнкодер FastConformer из Parakeet TDT 0.6B-v3 с текстовым декодером LiquidAI LFM2.5-230M через интерфейс мягкой латентной проекции, описанный в Click-to-Align, §3.2. Модель предназначена для обработки аудиовхода и генерации текстового ответа; карточка демонстрирует загрузку через Hugging Face Transformers с пользовательским кодом модели.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В метаданных основная задача указана как audio-text-to-text, а английский отмечен как язык модели. Размер 230M приведён в названии модели; отдельные сведения о контексте и прикладных ограничениях в предоставленной карточке отсутствуют.

Сценарии применения

генерация текстового ответа на основе аудиовхода
эксперименты с объединением аудиоэнкодера и языковой модели
прототипирование аудиотекстовых приложений на базе Transformers

Ограничения

Для загрузки требуется включить trust_remote_code=True, то есть использовать пользовательский код модели из репозитория. Карточка не описывает точные возможности обработки аудио, ограничения качества или длину контекста.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LFM2.5-CT-230M

This is an Audio-Text-to-Text Fusion Model combining:

Audio Encoder: FastConformer (Parakeet TDT 0.6B-v3)
Text Decoder: LiquidAI LFM2.5-230M

Fused using a soft latent projection interface as described in Click-to-Align (§3.2).

Loading with Transformers

You can load and run this model using Hugging Face Transformers with trust_remote_code=True:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ray0rf1re/lfm2.5-CT-230m")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ray0rf1re/lfm2.5-CT-230m",
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32
)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: LFM25CTModel
Ревизия весов: 4742beb