Source: https://ailoot.ai/models/cs/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/cs/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Language: cs # LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/cs/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/cs/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/facts.json) ## [LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)](https://ailoot.ai/models/cs/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/) Liquid AI LFM2.5-2.6B je kompaktní textový model pro uvažování, agenty, nástroje, extrakci dat a RAG. Jeho hybridní návrh má 2,69 miliardy parametrů. Před odpovědí uvažuje a nejlépe pracuje s konkrétními podklady a jasně definovanými nástroji; výrobce nedoporučuje agentní programování a znalostně náročné úlohy. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/#method-1) O modelu Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu. Liquid AI LFM2.5-2.6B je dodatečně trénovaný textový model kompaktní rodiny LFM2.5 od Liquid určený pro agenty běžící na zařízení a praktické postupy. Jeho konkrétní modelová karta uvádí 2,69 miliardy parametrů a 30 vrstev: 22 krátkých konvolučních bloků s dvojitým hradlováním a osm bloků pozornosti se seskupenými dotazy. Hybridní návrh se zaměřuje na efektivní zpracování textu. Model přijímá text a vrací text včetně odůvodněné odpovědi nebo požadavku na použití definované funkce. Výrobce jej doporučuje pro agentní úlohy, používání nástrojů, extrakci dat, generování rozšířené získáváním informací a práci s dlouhým kontextem. Trénovací postup vydání spojuje řízené jemné doladění, specializované učitelské modely, destilaci z více oblastí na datech vlastní politiky a učení posilováním v prostředích agentů. To pomáhá vysvětlit zaměření na následování instrukcí úlohy, používání pozorování z nástrojů a postup v několika krocích. Dodejte skutečné materiály a přesný cíl, místo spoléhání na doplnění mezer širokými naučenými znalostmi. Před dodáním materiálů k extrakci definujte pole a zdrojová pravidla. Praktický požadavek: „Přečti tyto aktualizace služeb, extrahuj identifikátor každého záznamu, uvedený stav a další požadovanou akci a zachovej větu podporující každé pole. Pokud pole chybí, vrať null.“ Určete, zda se má hodnota přesně kopírovat, normalizovat nebo odvozovat. Výstup je pak kontrolovatelný a věrohodná interpretace nemůže tiše nahradit informace skutečně přítomné ve zdroji. Pro RAG dodejte relevantní pasáže se stabilními označeními a požádejte o odpověď podloženou těmito pasážemi. Příklad: „Pouze s použitím těchto instalačních pokynů vysvětli, které kroky platí pro uvedené prostředí, a vypiš předpoklady, které zůstávají neznámé.“ S textem zachovejte verze dokumentů a podmínky. Požádejte model, aby označil chybějící či konfliktní fakt, místo vymýšlení úplného postupu. To lépe odpovídá doporučení výrobce pro úlohy podložené zdroji než požadavek, aby kompaktní model fungoval jako vyčerpávající zásobárna odborných znalostí. LFM2.5-2.6B je čistý model pro uvažování: jeho chatová šablona začíná odpověď asistenta značkou přemýšlení a model před konečnou odpovědí uvažuje. Modelová karta výrobce doporučuje pro generování temperature 0.1, top-k 50 a penalizaci opakování 1.1. Jde o nastavení postupu tohoto pojmenovaného modelu. Konečný výstup oddělujte od textu uvažování a v pracovním požadavku ponechte prostor pro obojí. Ovládací prvky či režimy přímé odpovědi jiných instrukčních edic LFM nelze u tohoto modelu předpokládat. Model používá konverzační formát podobný ChatML s rolemi systému, uživatele, asistenta a nástroje. Zdokumentovaný postup funkcí má čtyři fáze: definovat nástroje, nechat model požádat o funkci, provést ji v okolní aplikaci a vrátit skutečný výsledek, aby model mohl odpovědět. Nativní volání jsou seznamy v syntaxi Pythonu uzavřené značkami volání nástroje; výrobce také popisuje vyžádání formátu volání JSON pomocí systémového pokynu. Použijte vhodný parser, název funkce a argumenty ověřte vůči dodaným definicím a výsledek zachovejte u volání, které jej vytvořilo. V kompaktním postupu agenta zpřístupněte pouze funkce relevantní pro aktuální úlohu, se stručnými popisy a výslovnými typy argumentů. Samotné definice nástrojů zabírají kontext. Užitečná posloupnost může vyhledat stav dodaného záznamu, porovnat vrácený stav s pravidlem a vysvětlit, zda je potřeba další krok. Identifikátor záznamu dodejte jako důkaz a požadujte konečnou odpověď navázanou na vrácené pozorování. Model operaci navrhuje a interpretuje; aplikace zajišťuje skutečné provedení a výsledek. Aktuální karta výrobce specifikuje kontext modelu 131 072 tokenů a vydání popisuje vyhrazenou fázi rozšíření kontextu. Pracujte v okně používané konfigurace a zachovejte hranice zdrojů, relevantní historii a prostor pro pokračování. U několika dokumentů požadujte konkrétní srovnání nebo sledování závislosti. Nativní checkpoint, výstupy GGUF, ONNX a MLX slouží odlišným potřebám nasazení a návrhový model pro spekulativní dekódování je samostatným doprovodným výstupem. Údaje o prostředcích či rychlosti jedné konfigurace automaticky nepopisují každý formát modelu a pracovní okno. Liquid výslovně nedoporučuje LFM2.5-2.6B pro agentní programování ani znalostně náročné úlohy. Zaměřte jej na konkrétní postupy s dodanými důkazy, pravidly extrakce a pozorováními nástrojů. Předtrénovaný checkpoint Base je také samostatným výstupem určeným k přizpůsobování, zatímco tato dodatečně trénovaná edice je agentním modelem. U konečného výsledku porovnejte extrahované hodnoty se zdroji, ověřte, že citovaná pasáž podporuje odpověď, a odlište požadované volání nástroje od operace se zaznamenaným výsledkem. Nevyřešené informace zachovejte tam, kde ovlivňují závěr, místo aby je plynulý text zastřel. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free` [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-2.6b:free` ### Úvod Liquid AI LFM2.5-2.6B je kompaktní textový model pro uvažování, agenty, nástroje, extrakci dat a RAG. Jeho hybridní návrh má 2,69 miliardy parametrů. Před odpovědí uvažuje a nejlépe pracuje s konkrétními podklady a jasně definovanými nástroji; výrobce nedoporučuje agentní programování a znalostně náročné úlohy. Přijímané vstupy Text Výsledky Text ### Dostupné v Ailoot · vstupy a metody **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Vstup `text` Výstup `text` Kontext 65 536 tokens Maximální výstup 8 192 tokens Výstupní formát JSON | Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Výchozí— | | Pole`messages` | Typ`array` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity false | Výchozífalse | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 8 192 | Výchozí— | | Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 8 192 | Výchozí— | | Pole`n` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 128 | Výchozí— | | Pole`temperature` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`top_p` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`seed` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`stop` | Typ`` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`frequency_penalty` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`presence_penalty` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`user` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | Parametry a životní cyklus metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`optional` | Kontraktstream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`conditions` | KontraktUse 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. | Životní cyklus: `synchronous_json` ### Tarify Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody. Rychlý režim Standardní sazba Při výběru rychlého režimu Režim flex Standardní sazba Při výběru režimu flex Maximální intenzita uvažování Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default) Ceny explicitní mezipaměti Není zapnuto Při požadavku na explicitní mezipaměť Nulové sazby pouze pro text Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Pro výhradně textový vstup a výstup #### Sazby Ailoot #### Ceny podle konfigurace | Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek | | --- | --- | --- | | KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. [Jak funguje rezervace a vyúčtování →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/) ### Příklady požadavků #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · vytvořte jednou a uchovejte úplný výsledek ```bash set -eu : "${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. ``` ### Přijímání a ukládání výsledků #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON ##### Uchovejte všechny dokončené výsledky Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Pokud je nutné ověřit původní odpověď Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) #### Aliasy cest metod Použijte cesty metod uvedené výše. #### Související ID modelů [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free` [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) LiquidAI /`liquid/lfm-2.5-2.6b:free` ### Úvod Liquid AI LFM2.5-2.6B je kompaktní textový model pro uvažování, agenty, nástroje, extrakci dat a RAG. Jeho hybridní návrh má 2,69 miliardy parametrů. Před odpovědí uvažuje a nejlépe pracuje s konkrétními podklady a jasně definovanými nástroji; výrobce nedoporučuje agentní programování a znalostně náročné úlohy. Přijímané vstupy Text Výsledky Text ### Dostupné v Ailoot · vstupy a metody **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Vstup `text` Výstup `text` Kontext 65 536 tokens Maximální výstup 8 192 tokens Výstupní formát JSON | Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Výchozí— | | Pole`messages` | Typ`array` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity false | Výchozífalse | | Pole`system` | Typ`string` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Maximum: 8 192 | Výchozí— | | Pole`temperature` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`top_p` | Typ`number` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`top_k` | Typ`integer` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`stop_sequences` | Typ`array` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | | Pole`metadata` | Typ`object` | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— | Parametry a životní cyklus metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional` | Kontraktstream, system, temperature, top\_p, top\_k, stop\_sequences, metadata | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`conditions` | KontraktUse 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. | Životní cyklus: `synchronous_json` ### Tarify Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody. Rychlý režim Standardní sazba Při výběru rychlého režimu Režim flex Standardní sazba Při výběru režimu flex Maximální intenzita uvažování Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default) Nulové sazby pouze pro text Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Pro výhradně textový vstup a výstup #### Sazby Ailoot #### Ceny podle konfigurace | Konfigurace | Tabulka sazeb | Poplatek | | --- | --- | --- | | KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny **$0** / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny **$0** / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti **—** / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina **—** / 1K tokenů | Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. [Jak funguje rezervace a vyúčtování →](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/reserve/) ### Příklady požadavků #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · vytvořte jednou a uchovejte úplný výsledek ```bash set -eu : "${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. ``` ### Přijímání a ukládání výsledků #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ##### Uchovejte všechny dokončené výsledky Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Pokud je nutné ověřit původní odpověď Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasy #### Aliasy modelu **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) #### Aliasy cest metod Použijte cesty metod uvedené výše. #### Související ID modelů [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/cs/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) FAQ · LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné? `POST /v1/chat/completions` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `text` → `text` Jaká pole požadavek používá? `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`, `user` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `model`, `messages`, `stream`, `system`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `top_k`, `stop_sequences`, `metadata` Jaké limity platí? `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`: `128` `POST /v1/messages` · `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`: `ctx`: `65536`; `max_out`: `8192`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `8192` Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci. ## Společnost a její portfolio projektů Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. ## Nakupujte tokeny se slevou. Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů. Předplatné Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou. Promo kód až 50% Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce. Výdaje v historii U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka. [Vybrat předplatné](https://ailoot.ai/docs/cs/billing/subscriptions/) · [Zobrazit ceny modelů](https://ailoot.ai/models/cs/) ## Připojte API k produktu, který prodáváte. SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce. Komerční aplikace Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby. Licence pro přeprodejce Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje. Dokumenty na webu Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením. [Požádat o licenci přeprodejce](mailto:support@ailoot.ai) · [Nabídka a licenční smlouva](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=cs) ## Ailoot · Společnost a její portfolio projektů Ailoot staví na dlouhodobých provozních zkušenostech, široké klientské základně, stabilních službách a průběžném sledování KPI. Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách. Ailoot využívá tyto provozní zkušenosti k poskytování přístupu přes API k funkcím AI v produktech zákazníků, agentech, aplikacích a automatizacích.