Uploaded finetuned model
- Developed by: yangw1234
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : LiquidAI/LFM2.5-2.6B
This lfm2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 2,6 млрд
- Размер весов
- 5,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- lfm2 · dense
- Базовая модель
- LFM2.5-2.6B
- Опубликована
- 18 авг 2026
Ссылки
lfm25-da-lora16
Производная модели yangw1234/lfm25-clawgym-lora32. Дообученная языковая модель на 2,6 млрд параметров для генерации текста, диалогов и сценариев с вызовом инструментов.
68скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Карточка модели yangw1234/lfm25-da-lora16 на Hugging Face совпадает с карточкой yangw1234/lfm25-clawgym-lora32, поэтому описание составлено по ней.
yangw1234/LFM25-clawgym-lora32 — дообученная модель LiquidAI/LFM2.5-2.6B, опубликованная yangw1234. Это плотная языковая модель семейства LFM2 с 2,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов; модель сохранена в формате Safetensors. В README сказано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель подходит для диалоговых приложений и агентных сценариев, где нужно генерировать текст или обращаться к инструментам. Базовая модель описана как многоязычная и рассчитанная на локальный запуск, RAG и задачи с длинным контекстом; карточка этой версии явно подтверждает английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает результаты оценки качества или конкретную специализацию дообучения.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом приложении
- создание агентного помощника с вызовом инструментов
- ответы на запросы с длинным контекстом
- генерация текста при локальном запуске
Ограничения
README не приводит оценок качества и не описывает специализацию дообучения. Английский указан в карточке этой модели; многоязычность отмечена только в описании базовой модели.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Lfm2ForCausalLM
- Ревизия весов
- f809742