Дообученная BERT-модель для извлечения дат, профессий, имён, мест и организаций из португальских архивных документов.

Подходит для: выделение имён людей в архивных документах · извлечение дат из португальских текстов · поиск профессий в архивных записях

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Вспомогательная модель-черновик Liquid AI для ускорения генерации LiquidAI/LFM2.5-2.6B с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-2.6B в SGLang · ускорение локального декодирования на Apple Silicon через Metal · ускорение генерации при решении математических задач

Компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста, предварительно обученная на FineWeb.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · изучение авторегрессионной архитектуры Llama

Модель LiquidAI LFM2.5-1.2B с удалёнными отказами предназначена для диалоговых экспериментов и red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости систем к запросам, на которые обычно следует отказ · исследование поведения языковой модели при удалённом механизме отказов · эксперименты с инструкционным диалогом на английском языке

GGUF-модуль DSpark для спекулятивного декодирования LFM2.5-VL-3B в llama.cpp, требующий совместимую целевую модель и проектор зрения.

Подходит для: ускорение генерации ответов целевой моделью LFM2.5-VL-3B в llama.cpp · ускорение диалогового анализа изображений целевой VLM · использование DSpark как draft sidecar для спекулятивного декодирования

Компактная гибридная LFM2.5-модель для генерации пошаговых решений STEM-задач и ответов на задачи логического вывода при локальном запуске.

Подходит для: пошаговое решение задач по линейной алгебре · объяснение задач по дифференциальным уравнениям · решение задач по электромагнетизму и классической механике

Экспериментальная английская диалоговая модель на 2,6 млрд параметров с длинным контекстом и ослабленными отказами, предназначенная для исследований поведения отказов и red-teaming.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red-teaming диалоговых моделей · оценка поведения модели на вредоносных запросах

Вспомогательная модель Liquid AI для ускорения спекулятивного декодирования мультимодальной LFM2.5-VL-3B.

Подходит для: Ускорение ответов на вопросы по изображениям с LFM2.5-VL-3B · Ускорение описания изображений целевой моделью · Ускорение визуального OCR целевой модели

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Мультиязычная MoE-модель Liquid AI с ослабленным механизмом отказов для исследований безопасности ИИ и тестирования jailbreak-сценариев.

Подходит для: тестирование устойчивости чат-моделей к jailbreak-запросам · red teaming диалоговых ИИ-систем · изучение механизмов отказа языковых моделей

Гибридная MoE-языковая модель Liquid AI для быстрых локальных диалогов, извлечения данных и агентных задач на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: ведение многоходового диалога на устройстве · извлечение полей и сведений из текста · ответы по внутренним документам в RAG-сценариях

Компактная гибридная языковая модель Liquid AI для диалогов, извлечения данных и RAG на периферийных устройствах.

Подходит для: многошаговые диалоги на устройстве · извлечение полей из текстовых документов · ответы на вопросы по внутренним документам через RAG

Черновая модель DFlash для speculative decoding с LiquidAI/LFM2.5-VL-3B в llama.cpp, предназначенная для экспериментального ускорения генерации.

Подходит для: эксперименты со speculative decoding в llama.cpp · тестирование DFlash-черновиков для LFM2.5-VL-3B · воспроизведение результатов обучения и оценки принятия черновых токенов

Компактная русскоязычная и многоязычная диалоговая модель LFM2 с удалённой значительной частью защитных отказов для локальной генерации текста.

Подходит для: локальные диалоги с моделью, которая реже отказывает · генерация текста по пользовательским инструкциям · исследование влияния защитного выравнивания на ответы LLM

Пакет слоёв GGUF GLM-5.3-Flash для локального распределённого чат-инференса на нескольких машинах через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат-инференс · запуск модели с распределением слоёв между несколькими компьютерами · обслуживание чат-запросов через совместимый с OpenAI локальный API

Экспериментальная модель генерации текста, дообученная на волоф для частных исследований и оценки языковой адаптации.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на волоф · оценка адаптации базовой LFM2 к волоф · исследовательская генерация продолжений на волоф

Компактная предобученная на статьях arXiv по ИИ и машинному обучению языковая модель для генерации профильного текста и исследовательских экспериментов.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста по темам ИИ и машинного обучения · прототипирование небольших доменных языковых моделей · изучение влияния узкоспециализированного предобучения

Модифицированная компактная модель LiquidAI для исследования отказов и генерации текста в диалоге с пониженной склонностью отказывать на вредоносные запросы.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming диалоговых моделей · оценка устойчивости защитных механизмов на тестах вредоносных запросов

Базовая текстовая модель Liquid AI на 2,6 млрд параметров для дообучения и создания локальных многоязычных ассистентов.

Подходит для: дообучение ассистента на собственных данных · создание ассистента для узкой предметной области · адаптация модели под отдельный язык

Базовая текстовая модель Liquid AI с гибридной архитектурой LFM2, предназначенная для дообучения и локального развертывания.

Подходит для: дообучение ассистента на собственных данных · создание предметного медицинского языкового ассистента · адаптация базовой модели к японскому языку

Дообученная LFM2.5-2.6B для агентного анализа данных с OpenCode и вызовом инструментов.

Подходит для: агентный анализ данных с вызовом инструментов · решение задач SmolDataEnvs в OpenCode · автоматизация многошаговых задач анализа данных

Полностью дообученная LFM2.5-2.6B для агентного анализа данных с использованием инструментов в нескольких средах выполнения.

Подходит для: Решение задач анализа данных в агентной среде · Выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · Сравнительная оценка агентных моделей в OpenCode, Claude Code, Codex и Mini-SWE-Agent

Компактная производная LFM2.5 на 2,6 млрд параметров с контекстом 128 тысяч токенов для генерации текста и агентных задач, у которой снижена частота отказов.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы в чате · многошаговые агентные задачи · вызов инструментов в диалоговом сценарии