LFM 2.5 24B A2B
Rede Neural
LFM 2.5 24B A2B é um modelo MoE de raciocínio da Liquid AI para agentes com chamada de ferramentas, disponível via API no BotHub
Especificações
- Entrada
- texto, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 128 000 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 8 192 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona LFM 2.5 24B A2B?
LFM 2.5 24B A2B é um modelo de raciocínio da Liquid AI com arquitetura mixture-of-experts: dos 24 bilhões de parâmetros, cerca de 2,45 bilhões ficam ativos a cada passo, combinando o conhecimento de uma rede grande com computação econômica. Antes de responder, ele sempre passa por uma etapa de raciocínio, e seu principal cenário, conforme declarado pelo desenvolvedor, são agentes que chamam ferramentas externas. No BotHub, o modelo está disponível sem necessidade de VPN ou cartão estrangeiro: o pagamento é feito em rublos e cobrado conforme o uso por tokens, e o saldo não utilizado não expira. Com mais de 250 modelos na mesma janela, é fácil comparar o LFM 2.5 24B A2B com outros e alternar sem reescrever a integração, graças à API compatível com OpenAI. As conversas são criptografadas e, para empresas, oferecemos contrato, fatura e painel administrativo com limites. Use este modelo onde precisar de um agente com chamada de funções: coleta de dados via serviços externos, cenários de automação de várias etapas, análise de tarefas com lógica passo a passo, protótipos de assistentes com acesso a ferramentas e backend para produtos multimodais.Perguntas frequentes sobre LFM 2.5 24B A2B
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.
É um modelo de texto da Liquid com contexto de 128.000 tokens. Ele aceita texto e documentos, raciocina antes de responder e chama funções externas. Adequado para analisar arquivos longos, trabalhar com código, extrair dados estruturados e tarefas analíticas em seus serviços.
Em uma resposta, o modelo gera até 8192 tokens — várias páginas de texto. Se precisar de um documento volumoso ou arquivo de código grande, peça para continuar ou divida a tarefa: o contexto de 128.000 tokens permite manter toda a conversa.
Sim, o modo de raciocínio é confirmado. O modelo cria uma cadeia de passos antes de formular o resultado, o que ajuda em matemática, lógica, instruções complexas e análise de código. Lembre-se de que o raciocínio também consome o limite de 8192 tokens por resposta.
Sim, chamada de funções e saída JSON estruturada são suportadas. O modelo pode ser conectado a buscas, bancos de dados, calculadoras e serviços próprios, recebendo respostas conforme o esquema definido. No BotHub, isso funciona via API compatível com OpenAI, sem precisar reescrever a integração ao trocar de modelo.
Além de texto, o modelo aceita documentos: carregue um arquivo e peça um resumo, comparação de versões ou extração de campos. Imagens, áudio e vídeo não são formatos de entrada suportados, então, para essas tarefas, é melhor alternar para um modelo especializado na mesma janela.
Nossos dados não especificam o desempenho no idioma, então é melhor testar com alguns prompts. O BotHub está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, com mais de 250 modelos na mesma janela para comparação.