LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
LFM2.5-24B-A2B je textový model LiquidAI pro uvažování, který má celkem 24B parametrů a 2,45B aktivních a je určen pro agenty využívající nástroje. Před odpovědí uvažuje, podporuje volání nástrojů a výstup řízený schématem a je zveřejněn s kontextem 128 000 tokenů a limitem odpovědi 8 192 tokenů.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsliquid/lfm-2.5-24b-a2b - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesliquid/lfm-2.5-24b-a2b
O modelu
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
LFM2.5-24B-A2B je model směsi expertů LiquidAI pro textové uvažování a agenty používající nástroje. Má celkem 24 miliard parametrů, z nichž je pro každý token aktivních 2,45 miliardy. Uvažování je součástí každé odpovědi, proto by úkol měl definovat cíl, podklady k použití a výsledek potřebný pro aplikaci.
Dejte agentovi ohraničený cíl
Model se hodí pro postupy, v nichž jazykový model vybírá další krok, čte výsledné pozorování a poté pokračuje k požadovanému výstupu. Cíl uveďte v pojmech, které aplikace může ověřit: najít relevantní záznam, porovnat dvě konfigurace, připravit návrh změny nebo vytvořit strukturované posouzení.
Dodejte nástroje s jasnými účely a jejich vrácená pozorování uchovávejte v kontextu úkolu. Model má zveřejněnou podporu volání nástrojů včetně výběru nástroje, pokud rozhraní tuto schopnost poskytuje. Provedení patří aplikaci ovládající tyto nástroje. Vrácené pozorování odlišujte od instrukce napsané modelem, zejména pokud pozdější krok závisí na výsledku vyhledávání nebo dohledání záznamu.
Získávání podkladů pro znalostně náročnou práci
Vydavatel doporučuje získávání informací nebo vyhledávání na webu pro úkoly závislé na podrobných externích znalostech. Krok získání podkladů zabudujte do postupu, místo abyste model žádali, aby vymýšlel fakta, která nedostal. Identifikujte získané pasáže a požadujte, aby odpověď spojila závěry s těmito pasážemi.
U podpůrného postupu to může znamenat nalezení relevantních pravidel a vysvětlení jejich použití na dodaný případ. U technického úkolu to může znamenat porovnání dokumentace a konfigurace před návrhem změny. Důležitý získaný obsah uchovávejte v kontextu, aby se konečná odpověď dala ověřit bez opakování každého vyhledání.
Strukturované odpovědi a volby vzorkování
Zveřejněný model podporuje strukturované výstupy řízené schématem. Definujte malou podobu výsledku kolem toho, co aplikace zpracovává, například vybranou kategorii, vysvětlení, reference podkladů a další akci. Proces uvažování modelu oddělujte od polí, která další komponenta potřebuje ukládat nebo zobrazovat.
LiquidAI uvádí temperature 0,1, top_k 50 a repetition_penalty 1,05 jako zveřejněná doporučení vzorkování a uložený katalog tyto výchozí hodnoty opakuje. Poskytují opakovatelný výchozí bod pro vyhodnocení konkrétního postupu. Při porovnávání reprezentativních úkolů udržujte vybraná nastavení konzistentní.
Kapacita a jazyk
Zveřejněný záznam služby uvádí kontextové okno 128 000 tokenů a limit odpovědi 8 192 tokenů. Připravte stručnou specifikaci odpovědi, aby se konečný výstup vešel do tohoto přídělu. Relevantní podklady uchovávejte společně a ponechte dost výstupního prostoru pro požadovaný výsledek.
Výrobce uvádí vícejazyčnou sadu zahrnující angličtinu, ruštinu, čínštinu, španělštinu, arabštinu a další jazyky. Při použití modelu ve vícejazyčné práci zachovejte zdrojovou terminologii a názvy určené k zachování. Úkol s pevnou slovní zásobou těží z výslovného slovníku a stejných výstupních konvencí napříč jazyky.
Schopnosti
- Čistě textové uvažování se směsí expertů: celkem 24B parametrů, 2,45B aktivních.
- Povinné uvažování před konečnou odpovědí.
- Zveřejněné nástroje, výběr nástroje a strukturovaný výstup podle JSON-schema.
- Postupy orientované na získávání informací pro úkoly závislé na znalostech.
- Zveřejněný kontext 128 000 tokenů a limit odpovědi 8 192 tokenů.
Příklady použití
- Asistent podpořený získanými informacemi — Otázka, získané pasáže a požadované rozvržení odpovědi. Výsledek: Odpověď navázaná na podklady, kterou lze ověřit proti pasážím.
- Třídění případů pomocí nástrojů — Ohraničený případ a kontrolované vyhledávací nástroje. Výsledek: Strukturované posouzení a navržená další akce.
- Porovnání konfigurací — Relevantní konfigurace, dokumentace a srovnávací kritéria. Výsledek: Soubor zjištěných rozdílů s podpůrnými podklady.
- Vícejazyčná strukturovaná analýza — Zdrojový text, slovník a konzistentní pole výsledku. Výsledek: Srovnatelné záznamy zachovávající chráněnou terminologii.
Omezení
- Kontext — Zveřejněné kontextové okno služby: 128 000 tokenů.
- Odpověď — Zveřejněný limit odpovědi: 8 192 tokenů.
- Uvažování — Model před odpovědí uvažuje; povinné uvažování je součástí zveřejněné konfigurace.
- Vstup/výstup — Zveřejněný model přijímá text a vrací text.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-24b-a2b
liquid/lfm-2.5-24b-a2bÚvod
LFM2.5-24B-A2B je textový model LiquidAI pro uvažování, který má celkem 24B parametrů a 2,45B aktivních a je určen pro agenty využívající nástroje. Před odpovědí uvažuje, podporuje volání nástrojů a výstup řízený schématem a je zveřejněn s kontextem 128 000 tokenů a limitem odpovědi 8 192 tokenů.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- Text
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Vstup
text- Výstup
text- Výstupní formát
- json nebo SSE
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Textová konverzace | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Kombinace vstupních materiálů
Text · text UTF8
messages[].content
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrcontrol_scope | KontraktTextová konverzace; stream je booleovská hodnota a ve výchozím nastavení je false. |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Aliasy metody: /chat/completions
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Tarify
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
- Rychlý režim
- Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
- Režim flex
- Neuvedeno Při výběru režimu flex
- Maximální intenzita uvažování
- Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Sazby Ailoot
Ceny podle konfigurace
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"liquid/lfm-2.5-24b-a2b","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"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
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="liquid/lfm-2.5-24b-a2b", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json nebo SSE
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Aliasy cest metod
/chat/completions
Související ID modelů
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-24b-a2b
liquid/lfm-2.5-24b-a2bÚvod
LFM2.5-24B-A2B je textový model LiquidAI pro uvažování, který má celkem 24B parametrů a 2,45B aktivních a je určen pro agenty využívající nástroje. Před odpovědí uvažuje, podporuje volání nástrojů a výstup řízený schématem a je zveřejněn s kontextem 128 000 tokenů a limitem odpovědi 8 192 tokenů.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- json · sse
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Vstup
text- Výstup
json,sse- Výstupní formát
- JSON nebo SSE
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity liquid/lfm-2.5-24b-a2b | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Kombinace vstupních materiálů
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Tarify
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
- Rychlý režim
- Neuvedeno Při výběru rychlého režimu
- Režim flex
- Neuvedeno Při výběru režimu flex
- Maximální intenzita uvažování
- Neuvedeno Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
Sazby Ailoot
Ceny podle konfigurace
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0001 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0014 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00005 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "liquid/lfm-2.5-24b-a2b",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'liquid/lfm-2.5-24b-a2b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON nebo SSE
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b
Aliasy cest metod
/chat/completions
Související ID modelů
FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
- Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:text→textPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:text→json,sse- Jaká pole požadavek používá?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:model,messages,streamPOST /v1/messages·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:model,messages,max_tokens,stream- Jaké limity platí?
POST /v1/chat/completions·liquid/lfm-2.5-24b-a2b:messages.min_items:1