LFM 2.5 24B A2B
Réseau Neuronal
LFM 2.5 24B A2B : modèle MoE raisonnant de Liquid AI pour agents avec appel d'outils, disponible via API sur BotHub.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 128 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 8 192 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche LFM 2.5 24B A2B?
LFM 2.5 24B A2B est un modèle de raisonnement de Liquid AI avec une architecture mixture-of-experts : sur 24 milliards de paramètres, environ 2,45 milliards sont actifs à chaque étape, combinant ainsi les connaissances d'un grand réseau avec une efficacité de calcul. Avant de répondre, il passe toujours par une étape de raisonnement. Son scénario principal, selon le développeur, concerne les agents appelant des outils externes. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, facturé à l'usage, et le solde inutilisé n'expire pas. Avec plus de 250 modèles disponibles dans la même fenêtre, il est facile de comparer LFM 2.5 24B A2B et de basculer sans réécrire l'intégration grâce à l'API compatible OpenAI. Les échanges sont chiffrés ; pour les entreprises, nous proposons contrat, facture et panneau d'administration avec limites. Utilisez ce modèle pour les agents avec appel de fonctions : collecte de données via services externes, automatisation multi-étapes, résolution de problèmes logiques, prototypes d'assistants et backend pour produits multimodaux.Questions fréquentes sur LFM 2.5 24B A2B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Liquid avec un contexte de 128 000 jetons. Il accepte du texte et des documents, sait raisonner avant de répondre et appeler des fonctions externes. Adapté à l'analyse de fichiers longs, au code, à l'extraction de données structurées et aux tâches analytiques dans vos services.
En une réponse, le modèle génère jusqu'à 8192 jetons, soit plusieurs pages. Pour un document volumineux ou un gros fichier de code, demandez la suite ou divisez la tâche : le contexte de 128 000 jetons permet de conserver toute la conversation.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé par nos données. Le modèle établit d'abord une chaîne d'étapes, puis formule une conclusion, ce qui aide pour les mathématiques, la logique, les instructions multi-étapes et l'analyse de code. Notez que la réflexion consomme aussi la limite de 8192 jetons par réponse.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle peut être connecté à des recherches, bases de données, calculatrices et services propres, avec des réponses suivant un schéma strict. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI, sans réécrire l'intégration lors du changement de modèle.
Outre le texte, le modèle accepte des documents : chargez un fichier pour demander un résumé, une comparaison de versions ou l'extraction de champs. Les images, l'audio et la vidéo ne sont pas indiqués comme formats d'entrée dans nos données ; pour ces tâches, il est préférable de passer à un modèle spécialisé dans la même fenêtre.
Nos données ne précisent pas la langue des prompts et des réponses, nous ne pouvons donc pas promettre de résultats spécifiques ; il est plus simple de tester avec quelques requêtes. BotHub est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec plus de 250 modèles disponibles pour comparaison.