LFM 2.5 24B A2B
Red Neuronal
LFM 2.5 24B A2B: modelo MoE de razonamiento de Liquid AI para agentes con llamada a herramientas, disponible vía API en BotHub
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 128 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 8 192 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona LFM 2.5 24B A2B?
LFM 2.5 24B A2B es un modelo de razonamiento de Liquid AI con arquitectura mixture-of-experts: de los 24 mil millones de parámetros, unos 2.45 mil millones están activos en cada paso, combinando el conocimiento de una red grande con un cálculo eficiente. Antes de responder, siempre pasa por una etapa de razonamiento, y su escenario principal, según el desarrollador, son los agentes que llaman a herramientas externas. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos, cobrando solo por los tokens utilizados, y el saldo no caduca. Hay más de 250 modelos disponibles en la misma ventana, lo que facilita comparar LFM 2.5 24B A2B con otros y cambiar sin reescribir la integración gracias a la API compatible con OpenAI. Los chats están cifrados y ofrecemos contratos, facturas y panel de administración para empresas. Utilice este modelo donde necesite un agente con llamada a funciones: recopilación de datos mediante servicios externos, automatización de múltiples pasos, resolución de tareas con lógica paso a paso, prototipos de asistentes con acceso a herramientas y backend para productos multimodales.Preguntas frecuentes sobre LFM 2.5 24B A2B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Liquid con un contexto de 128,000 tokens. Acepta texto y documentos, razona antes de responder y llama a funciones externas. Es adecuado para analizar archivos largos, trabajar con código, extraer datos estructurados y tareas analíticas dentro de sus servicios.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 8192 tokens, lo que equivale a varias páginas de texto. Si necesita un documento extenso o un archivo de código grande, solicite una continuación o divida la tarea: el contexto de 128,000 tokens permite mantener toda la conversación.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado. El modelo primero construye una cadena de pasos y luego formula el resultado; esto ayuda en matemáticas, lógica, instrucciones de varios pasos y análisis de código. Tenga en cuenta que el razonamiento también consume el límite de 8192 tokens por respuesta.
Sí, se admiten la llamada a funciones y la salida JSON estructurada. El modelo se puede conectar a búsquedas, bases de datos, calculadoras y servicios propios, obteniendo respuestas estrictamente según el esquema definido. En BotHub, esto funciona a través de una API unificada compatible con OpenAI, sin necesidad de reescribir la integración al cambiar de modelo.
Además de texto, el modelo acepta documentos: cargue un archivo y solicite un resumen, comparación de versiones o extracción de campos. Las imágenes, el audio y el video no están marcados como formatos de entrada en nuestros datos, por lo que para esas tareas es más conveniente cambiar a un modelo especializado en la misma ventana.
En nuestros datos no se especifica el idioma de los prompts y respuestas, por lo que no podemos prometer nada concreto; es más fácil probarlo con un par de consultas. BotHub está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, y hay más de 250 modelos disponibles en la misma ventana para comparar.