Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Language: de-ch # LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/facts.json) ## [LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)](https://ailoot.ai/models/de-ch/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/) Liquid AI LFM2.5-2.6B ist ein kompaktes Textmodell zum Schlussfolgern für Agenten, Werkzeugnutzung, Datenextraktion und RAG. Sein hybrides Design hat 2,69B Parameter. Es denkt vor der Antwort nach und arbeitet am besten mit konkretem Quellmaterial und klar definierten Werkzeugen; der Hersteller warnt vor agentischer Programmierung und wissensintensiven Aufgaben. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/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/de-ch/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/#method-1) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Liquid AI LFM2.5-2.6B ist das nachtrainierte Textmodell aus Liquids kompakter LFM2.5-Familie, ausgelegt für Agenten auf lokalen Geräten und praktische Arbeitsabläufe. Seine genaue Modellkarte nennt 2,69B Parameter und 30 Schichten: 22 doppelt gegatete Kurzfaltungsblöcke und acht Blöcke mit Grouped-Query Attention. Das hybride Design zielt auf effiziente Textverarbeitung. Das Modell nimmt Text entgegen und liefert Text zurück, darunter eine begründete Antwort oder eine Anfrage zur Nutzung einer definierten Funktion. Der Hersteller empfiehlt es für agentische Aufgaben, Werkzeugnutzung, Datenextraktion, Retrieval-Augmented Generation und Abläufe mit langem Kontext. Die Trainingspipeline der Veröffentlichung kombiniert überwachtes Fine-Tuning, spezialisierte Lehrermodelle, bereichsübergreifende On-Policy-Destillation und bestärkendes Lernen in Agentenumgebungen. Das erklärt den Schwerpunkt auf Aufgabenanweisungen, Werkzeugbeobachtungen und dem Fortschreiten über mehrere Schritte. Geben Sie ihm die tatsächlichen Materialien und ein präzises Ziel, statt sich zum Füllen von Lücken auf breites erlerntes Wissen zu verlassen. Definieren Sie bei einer Extraktion Felder und Quellenregeln vor der Materialbereitstellung. Eine praktische Anfrage lautet: «Lesen Sie diese Servicemeldungen, extrahieren Sie Kennung, angegebenen Status und nächste erforderliche Handlung jedes Datensatzes und bewahren Sie den belegenden Satz zu jedem Feld. Geben Sie null zurück, wenn ein Feld fehlt.» Legen Sie fest, ob ein Wert exakt kopiert, normalisiert oder erschlossen werden soll. Das macht die Ausgabe überprüfbar und verhindert, dass eine plausible Interpretation stillschweigend tatsächlich vorhandene Quelleninformationen ersetzt. Stellen Sie für RAG relevante Passagen mit stabilen Kennzeichnungen bereit und verlangen Sie eine darin begründete Antwort. Ein Beispiel lautet: «Erklären Sie ausschliesslich anhand dieser Installationsanweisungen, welche Schritte für die angegebene Umgebung gelten, und listen Sie weiterhin unbekannte Voraussetzungen auf.» Bewahren Sie Dokumentversionen und Bedingungen zusammen mit dem Text. Lassen Sie das Modell fehlende oder widersprüchliche Fakten benennen, statt eine vollständige Anleitung zu erfinden. Das entspricht der Herstellerempfehlung für quellengebundene Aufgaben besser, als das kompakte Modell als umfassenden Fachwissensspeicher einzusetzen. LFM2.5-2.6B ist ein reines Schlussfolgerungsmodell: Seine Chatvorlage beginnt die Assistentenantwort mit einer Denkmarkierung, und es denkt vor der abschliessenden Antwort nach. Die Modellkarte des Herstellers empfiehlt temperature 0.1, top-k 50 und Wiederholungsstrafe 1.1 für die Generierung. Das sind Einstellungen für das Rezept des benannten Modells. Halten Sie das endgültige Ergebnis vom Denktext getrennt und lassen Sie in einer Arbeitsanfrage Platz für beide. Regler oder Direktantwortmodi anderer LFM-Anweisungseditionen dürfen für dieses Modell nicht vorausgesetzt werden. Das Modell verwendet ein ChatML-ähnliches Gesprächsformat mit System-, Nutzer-, Assistenten- und Werkzeugrollen. Sein dokumentierter Funktionsablauf umfasst vier Stufen: Werkzeuge definieren, das Modell eine Funktion anfordern lassen, die Funktion in der umgebenden Anwendung ausführen und das tatsächliche Ergebnis zurückgeben, damit das Modell antworten kann. Native Aufrufe sind Python-artige Listen innerhalb von Werkzeugaufrufmarkierungen; der Hersteller beschreibt zudem die Anforderung von JSON-Aufrufformaten über die Systemanweisung. Verwenden Sie den passenden Parser, prüfen Sie Funktionsname und Argumente anhand der bereitgestellten Definitionen und bewahren Sie das Ergebnis mit dem zugehörigen Aufruf. Stellen Sie für einen kompakten Agentenablauf nur die für die aktuelle Aufgabe relevanten Funktionen bereit, mit knappen Beschreibungen und ausdrücklichen Argumenttypen. Auch Werkzeugdefinitionen belegen Kontext. Eine nützliche Folge könnte den Status eines angegebenen Datensatzes abrufen, den zurückgegebenen Status mit einer Regel vergleichen und erklären, ob eine Nachbearbeitung nötig ist. Liefern Sie die Datensatzkennung als Beleg und verlangen Sie eine abschliessende Antwort mit Bezug zur zurückgegebenen Beobachtung. Das Modell schlägt den Vorgang vor und interpretiert ihn; die Anwendung liefert tatsächliche Ausführung und Ergebnis. Die aktuelle Modellkarte des Herstellers gibt einen Modellkontext von 131’072 Tokens an, und die Veröffentlichung beschreibt eine eigene Kontexterweiterungsstufe. Arbeiten Sie innerhalb des Fensters der verwendeten Konfiguration und bewahren Sie Quellengrenzen, relevanten Verlauf und Platz für die Fortsetzung. Verlangen Sie bei mehreren Dokumenten einen konkreten Vergleich oder die Nachverfolgung einer Abhängigkeit. Der native Checkpoint sowie GGUF-, ONNX- und MLX-Dateien dienen unterschiedlichen Bereitstellungszwecken; ein Entwurfsmodell für spekulatives Decoding ist eine separate Begleitdatei. Ressourcen- oder Geschwindigkeitswerte einer Konfiguration beschreiben nicht automatisch jedes Modellformat und Arbeitsfenster. Liquid empfiehlt LFM2.5-2.6B ausdrücklich nicht für agentische Programmierung oder wissensintensive Aufgaben. Konzentrieren Sie es auf konkrete Abläufe mit bereitgestellten Belegen, Extraktionsregeln und Werkzeugbeobachtungen. Auch der vortrainierte Base-Checkpoint ist eine eigene, zur Anpassung vorgesehene Datei, während diese nachtrainierte Edition das Agentenmodell ist. Prüfen Sie beim Endergebnis extrahierte Werte anhand ihrer Quelle, kontrollieren Sie, ob eine zitierte Passage die Antwort stützt, und unterscheiden Sie einen angeforderten Werkzeugaufruf von einem Vorgang mit dokumentiertem Ergebnis. Bewahren Sie ungeklärte Informationen, wenn sie die Schlussfolgerung beeinflussen, statt sie von flüssigem Text verdecken zu lassen. **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/de-ch/#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` ### Einstieg Liquid AI LFM2.5-2.6B ist ein kompaktes Textmodell zum Schlussfolgern für Agenten, Werkzeugnutzung, Datenextraktion und RAG. Sein hybrides Design hat 2,69B Parameter. Es denkt vor der Antwort nach und arbeitet am besten mit konkretem Quellmaterial und klar definierten Werkzeugen; der Hersteller warnt vor agentischer Programmierung und wissensintensiven Aufgaben. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Kontext 65'536 tokens Maximale Ausgabe 8'192 tokens Ausgabeformat JSON | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits false | Standardfalse | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 8'192 | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 8'192 | Standard— | | Feld`n` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 128 | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`seed` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stop` | Typ`` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`frequency_penalty` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`presence_penalty` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`user` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`optional` | Vertragstream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`conditions` | VertragUse 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. | Lebenszyklus: `synchronous_json` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${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. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#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/de-ch/#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` ### Einstieg Liquid AI LFM2.5-2.6B ist ein kompaktes Textmodell zum Schlussfolgern für Agenten, Werkzeugnutzung, Datenextraktion und RAG. Sein hybrides Design hat 2,69B Parameter. Es denkt vor der Antwort nach und arbeitet am besten mit konkretem Quellmaterial und klar definierten Werkzeugen; der Hersteller warnt vor agentischer Programmierung und wissensintensiven Aufgaben. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `text` Kontext 65'536 tokens Maximale Ausgabe 8'192 tokens Ausgabeformat JSON | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits false | Standardfalse | | Feld`system` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 8'192 | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_k` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stop_sequences` | Typ`array` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional` | Vertragstream, system, temperature, top\_p, top\_k, stop\_sequences, metadata | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`conditions` | VertragUse 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. | Lebenszyklus: `synchronous_json` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationToken-Basistarife | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${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. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#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) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `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` Welche Felder verwendet die Anfrage? `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` Welche Grenzen gelten? `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` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. 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