LFM 2.5 2.6B
Rede Neural
LFM 2.5 2.6B é um modelo de raciocínio compacto da Liquid AI para cenários de agentes, extração de dados e RAG.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 65 536 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 8 192 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Como funciona LFM 2.5 2.6B?
LFM 2.5 2.6B é um modelo de raciocínio compacto da Liquid AI. Seu tamanho reduzido o torna conveniente para fluxos constantes de solicitações repetitivas: cenários de agentes, extração de dados, RAG e trabalho com contexto longo. O desenvolvedor observa que o modelo não foi projetado para programação de agentes, portanto, para pipelines de código, escolha outro. No BotHub, você o executa sem VPN ou cartão internacional; o pagamento é feito com cartões locais em rublos, cobrado por token, sem assinatura. Todos os modelos estão em uma única janela, facilitando a comparação de resultados e a alternância entre eles. A API compatível com OpenAI permite substituir o modelo em sistemas multimodelo sem reescrever a integração. As solicitações são criptografadas e as equipes têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Aplicações: agente que analisa e roteia solicitações recebidas; extração de campos de documentos e e-mails para formato estruturado; assistente de base de conhecimento interna via RAG; resumos de relatórios longos; camada inicial rápida antes de um modelo maior.Perguntas frequentes sobre LFM 2.5 2.6B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo trabalha com texto, aceita documentos e imagens, sabe raciocinar antes de responder e chamar funções. Janela de contexto de 128.000 tokens, permitindo carregar materiais longos: relatórios, correspondências, código. Adequado para análise, resumo, depuração de erros e integração em serviços via API.
Em uma única resposta, o modelo gera até 8.192 tokens — aproximadamente algumas páginas de texto. Para um artigo, análise detalhada ou grande fragmento de código, isso geralmente é suficiente. Se o material for mais longo, peça para continuar: as partes anteriores permanecerão no contexto de 128.000 tokens.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado pelos nossos dados. O modelo divide a tarefa em etapas antes de fornecer o resultado, o que ajuda visivelmente na lógica, matemática e análise de código. Para solicitações simples, a diferença é pequena, mas em condições de várias etapas, as respostas são mais precisas.
Sim. A chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas, permitindo conectar o modelo a serviços externos, bancos de dados e ferramentas próprias. O BotHub utiliza uma API única compatível com OpenAI: você descreve o esquema de funções uma vez e altera o modelo na solicitação sem reescrever a integração.
Imagens e documentos podem ser carregados — o modelo os aceita junto com o texto: peça para descrever uma imagem, analisar um diagrama ou extrair dados de um arquivo. Áudio e vídeo não estão listados como formatos de entrada em nossos dados, portanto, para dublagem ou análise de gravações, escolha um modelo especializado.
Não temos dados sobre a qualidade do trabalho com idiomas específicos, por isso não prometemos nada — teste com suas próprias tarefas: algumas solicitações mostrarão mais do que qualquer descrição. O acesso ao modelo no BotHub é liberado sem VPN ou cartão internacional, com pagamento via cartões locais em rublos.