LiquidAI: LFM2.5-2.6B

{"about":"### نموذج مدمج بتدريب للسيناريوهات الوكيلة\n\nLFM2.5-2.6B نموذج نصي من Liquid AI للمهام التي تتطلب اتباع التعليمات ومعالجة المستندات وتنفيذ عدة خطوات بالتتابع. تلقت هذه النسخة ضمن عائلة LFM2.5 تدريباً مستقلاً للسيناريوهات الوكيلة: درّبها المطور على التفاعل مع الأدوات وبيئات عمل الوكلاء المعتادة. يتعلق هذا التدريب بسلوك النموذج؛ أما الإجراءات الفعلية داخل التطبيق فتحددها عملية الدمج.\n\nيعتمد LFM2.5-2.6B على بنية LFM2 هجينة تضم 2,69 مليار معلمة. وهي تجمع كتل الالتفاف القصير والانتباه المجمّع. تطور Liquid AI هذه العائلة مع مراعاة التشغيل على الأجهزة، لكن النموذج في Ailoot يُستخدم عبر واجهة نصية: يرسل المستخدم رسائل ويحصل على إجابة نصية.\n\n### أين يفيد\n\nيلائم النموذج استخراج المعلومات من النص وطرح الأسئلة حول المواد المقدمة ومعالجة التعليمات الطويلة. فمثلاً يمكن تقديم مراسلات مع عميل وطلب جمع المتطلبات في قائمة واحدة، ثم تحديد التناقضات وإعداد رسالة استيضاح. وللإجابة من قاعدة معرفة، يفيد إرفاق المقاطع المستخرجة ووضع قاعدة: الاستناد إليها، والحفاظ على الأسماء، والتنبيه إلى غياب المعلومة المطلوبة.\n\nتذكر وثائق Liquid AI استخراج البيانات وRAG وسيناريوهات السياق الطويل ضمن مجالات العمل. ويحدد المطور نطاق الاستخدام بشكل مستقل: البرمجة الوكيلة والمهام التي تتطلب قدراً كبيراً من المعرفة الواقعية دون مصادر مقدمة ليست من المهام الموصى بها لهذه النسخة. وعند التعامل مع مصطلحات قطاعية، يُفضّل تضمين التعريفات والمستندات الأصلية في الطلب.\n\n### السياق واللغات\n\nالسياق المعلن لهذا النموذج في Ailoot هو 128 000 توكن. ويشمل مواد المهمة وسجل الحوار؛ وينبغي التخطيط لحجم الإجابة معهما. تسرد بطاقة المطور 16 لغة، منها الروسية والإنجليزية والصينية والألمانية والإسبانية. يتيح ذلك استخدام النموذج لمعالجة المستندات والمراسلات متعددة اللغات، مع تحديد اللغة المرغوبة وصيغة النتيجة في التعليمات.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Liquid","canonical_model":"liquid/lfm-2.5-2.6b","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.08,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.7,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.08,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.7,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.08,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.7,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.08,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.7,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":1.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/liquid/lfm-2.5-2.6b:generateContent","request_model_id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","request_model_id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","route_label":"Ultra"}],"name":"LiquidAI: LFM2.5-2.6B","price":{"in":0.7,"in_label":null,"out":1.0,"out_label":null,"sort_in":0.7,"sort_out":1.0,"varies":false},"public_id":"liquid/lfm-2.5-2.6b","short":"نموذج Liquid AI نصي مدمج لاستخراج البيانات والإجابة عن المستندات والمهام المتتابعة ذات السياق الكبير."}