LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)
Liquid AI LFM2.5-2.6B هو نموذج استدلال نصي مدمج للوكلاء واستخدام الأدوات واستخراج البيانات والتوليد المعزز بالاسترجاع RAG. يحتوي تصميمه الهجين على ٢٫٦٩ مليار معامل. يستدل قبل الإجابة ويعمل أفضل مع مادة مصدرية ملموسة وأدوات واضحة التعريف؛ ويحذّر مطوّره من البرمجة الوكيلية والمهام كثيفة المعرفة.
- Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
POST /v1/chat/completionsliquid/lfm-2.5-2.6b:free - Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
POST /v1/messagesliquid/lfm-2.5-2.6b:free
عن النموذج
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Liquid AI LFM2.5-2.6B هو النموذج النصي المدرّب لاحقًا ضمن عائلة LFM2.5 المدمجة من Liquid، المصممة للوكلاء على الأجهزة ومسارات العمل العملية. تذكر بطاقته الدقيقة ٢٫٦٩ مليار معامل و٣٠ طبقة: ٢٢ كتلة التفاف قصير مزدوجة البوابات وثماني كتل انتباه استعلامات مجمّعة. يستهدف التصميم الهجين معالجة النص بكفاءة. يقبل النموذج نصًا ويعيد نصًا، بما فيه إجابة مستدلة أو طلب استخدام دالة معرّفة.
يوصي به المصنّع للأحمال الوكيلية واستخدام الأدوات واستخراج البيانات والتوليد المعزز بالاسترجاع ومسارات السياق الطويل. تجمع سلسلة تدريب الإصدار بين الضبط الدقيق الخاضع للإشراف ونماذج معلّمة متخصصة وتقطير متعدد المجالات وفق السياسة الحالية والتعلم المعزز داخل بيئات وكلاء. يفسّر ذلك تركيزه على اتباع تعليمات المهمة واستخدام ملاحظات الأدوات والتقدم عبر خطوات عدة. أعطه المواد الفعلية وهدفًا دقيقًا بدل الاعتماد على معرفة عامة مكتسبة لسد الثغرات.
للاستخراج، عرّف الحقول وقواعد المصادر قبل تقديم المادة. طلب عملي: «اقرأ تحديثات الخدمة هذه، واستخرج معرّف كل سجل وحالته المذكورة والإجراء التالي المطلوب، واحتفظ بالجملة الداعمة لكل حقل. أعد null عند غياب حقل». حدد هل تُنسخ القيمة بدقة أم تُسوّى أم تُستنتج. يجعل ذلك الإخراج قابلًا للفحص ويمنع تفسيرًا معقولًا من استبدال معلومات موجودة فعليًا في المصدر بصمت.
لـRAG، قدّم مقاطع ذات صلة بتسميات ثابتة واطلب إجابة مستندة إليها. مثال: «باستخدام تعليمات التثبيت هذه فقط، اشرح الخطوات التي تنطبق على البيئة المحددة واسرد المتطلبات المسبقة التي تظل مجهولة». احتفظ بإصدارات المستندات والشروط مع النص. اطلب من النموذج تحديد حقيقة مفقودة أو متعارضة بدل ابتكار إجراء كامل. يلائم ذلك توصية المطوّر بالمهام المستندة إلى المصادر أفضل من مطالبة النموذج المدمج بالعمل كمخزن شامل للمعرفة المتخصصة.
LFM2.5-2.6B نموذج استدلال خالص: يبدأ قالب محادثته إجابة المساعد بعلامة تفكير، ويستدل قبل الإجابة النهائية. توصي بطاقة المصنّع بـtemperature 0.1 وtop-k 50 وعقوبة تكرار 1.1 للتوليد. هذه إعدادات وصفة النموذج المسمّى. ميّز المخرج النهائي عن نص الاستدلال واترك مساحة لكليهما في طلب العمل. ينبغي ألا تُفترض لهذا النموذج عناصر تحكم أو أوضاع إجابة مباشرة تنتمي إلى إصدارات تعليمات LFM أخرى.
يستخدم النموذج تنسيق محادثة شبيهًا بـChatML بأدوار system وuser وassistant وtool. يتألف مسار الدوال الموثق من أربع مراحل: تعريف الأدوات، وترك النموذج يطلب دالة، وتنفيذها في التطبيق المحيط، وإعادة النتيجة الفعلية ليتمكن النموذج من الإجابة. الاستدعاءات الأصلية قوائم بأسلوب Python محاطة بعلامات استدعاء الأدوات؛ ويصف المطوّر كذلك طلب تنسيق استدعاءات JSON عبر تعليمات النظام. استخدم المحلل المناسب وتحقق من اسم الدالة ووسيطاتها مقابل التعريفات المقدمة، واحتفظ بالنتيجة مع الاستدعاء الذي أنتجها.
لمسار وكيل مدمج، أتح فقط الدوال المرتبطة بالمهمة الحالية بأوصاف موجزة وأنواع وسيطات صريحة. تشغل تعريفات الأدوات نفسها حيزًا من السياق. قد يبحث تسلسل مفيد عن حالة سجل مقدّم ويقارن الحالة المعادة بقاعدة ويشرح هل تلزم متابعة. قدّم معرّف السجل كدليل واطلب إجابة نهائية مرتبطة بالملاحظة المعادة. يقترح النموذج العملية ويفسرها؛ ويقدّم التطبيق تنفيذها الفعلي ونتيجتها.
تحدد بطاقة المصنّع الحالية سياق نموذج يبلغ ١٣١٬٠٧٢ رمزًا، ويصف الإصدار مرحلة مخصصة لتمديد السياق. اعمل ضمن نافذة التهيئة المستخدمة، مع حفظ حدود المصادر والسجل ذي الصلة ومساحة للمتابعة. لعدة مستندات، اطلب مقارنة محددة أو تتبع اعتمادية. تخدم نقطة التحقق الأصلية ومخرجات GGUF وONNX وMLX احتياجات نشر مختلفة، ومسودة فك الترميز التخميني مخرج مرافق منفصل. لا تصف أرقام الموارد أو السرعة من تهيئة واحدة تلقائيًا كل تنسيق نموذج ونافذة عمل.
لا توصي Liquid صراحة بـLFM2.5-2.6B للبرمجة الوكيلية أو المهام كثيفة المعرفة. أبقِ تركيزه على مسارات ملموسة بأدلة مقدمة وقواعد استخراج وملاحظات أدوات. نقطة التحقق Base المدرّبة مسبقًا مخرج منفصل أيضًا مخصص للتخصيص، بينما الإصدار المدرّب لاحقًا هذا هو نموذج الوكيل. للنتيجة النهائية، افحص القيم المستخرجة مقابل مصدرها وتحقق من أن المقطع المستشهد به يدعم الإجابة، وميّز استدعاء أداة مطلوبًا عن عملية ذات نتيجة مسجلة. حافظ على المعلومات غير المحسومة عندما تؤثر في الاستنتاج بدل السماح لنص سلس بإخفائها.
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-2.6b:free
liquid/lfm-2.5-2.6b:freeالبداية
Liquid AI LFM2.5-2.6B هو نموذج استدلال نصي مدمج للوكلاء واستخدام الأدوات واستخراج البيانات والتوليد المعزز بالاسترجاع RAG. يحتوي تصميمه الهجين على ٢٫٦٩ مليار معامل. يستدل قبل الإجابة ويعمل أفضل مع مادة مصدرية ملموسة وأدوات واضحة التعريف؛ ويحذّر مطوّره من البرمجة الوكيلية والمهام كثيفة المعرفة.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- النص
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions
- الإدخال
text- الإخراج
text- السياق
- 65,536 tokens
- الحد الأقصى للإخراج
- 8,192 tokens
- صيغة الإخراج
- JSON
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود liquid/lfm-2.5-2.6b:free | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعarray | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود false | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 الحد الأقصى: 8,192 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 الحد الأقصى: 8,192 | القيمة الافتراضية— |
الحقلn | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 الحد الأقصى: 128 | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلseed | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوع | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلfrequency_penalty | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلpresence_penalty | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلuser | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةoptional | المواصفاتstream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةconditions | المواصفاتUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes. |
دورة الحياة: synchronous_json
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
- تسعير التخزين المؤقت الصريح
- غير مفعّل عند طلب التخزين المؤقت الصريح
- أسعار صفرية للنص فقط
- Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. عندما يكون الإدخال والإخراج نصيًا فقط
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
JSON
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-2.6b:free
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-2.6b:free
liquid/lfm-2.5-2.6b:freeالبداية
Liquid AI LFM2.5-2.6B هو نموذج استدلال نصي مدمج للوكلاء واستخدام الأدوات واستخراج البيانات والتوليد المعزز بالاسترجاع RAG. يحتوي تصميمه الهجين على ٢٫٦٩ مليار معامل. يستدل قبل الإجابة ويعمل أفضل مع مادة مصدرية ملموسة وأدوات واضحة التعريف؛ ويحذّر مطوّره من البرمجة الوكيلية والمهام كثيفة المعرفة.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- النص
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages
- الإدخال
text- الإخراج
text- السياق
- 65,536 tokens
- الحد الأقصى للإخراج
- 8,192 tokens
- صيغة الإخراج
- JSON
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود liquid/lfm-2.5-2.6b:free | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعarray | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود false | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلsystem | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 الحد الأقصى: 8,192 | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_k | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop_sequences | النوعarray | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmetadata | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional | المواصفاتstream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةconditions | المواصفاتUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes. |
دورة الحياة: synchronous_json
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
- أسعار صفرية للنص فقط
- Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. عندما يكون الإدخال والإخراج نصيًا فقط
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
| الإعدادات | جدول التعرفة | الرسوم |
|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
JSON
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-2.6b:free
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
FAQ · LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)
- ما المدخلات والنتائج المتاحة؟
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-2.6b:free:text→textPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-2.6b:free:text→text- ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-2.6b:free:model,messages,stream,max_tokens,max_completion_tokens,n,temperature,top_p,seed,stop,frequency_penalty,presence_penalty,userPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-2.6b:free:model,messages,stream,system,max_tokens,temperature,top_p,top_k,stop_sequences,metadata- ما الحدود المطبقة؟
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-2.6b:free:ctx:65536;max_out:8192;max_tokens.minimum:1;max_tokens.maximum:8192;max_completion_tokens.minimum:1;max_completion_tokens.maximum:8192;n.minimum:1;n.maximum:128POST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-2.6b:free:ctx:65536;max_out:8192;max_tokens.minimum:1;max_tokens.maximum:8192