Source: https://ailoot.ai/models/he/liquid-lfm-2-5-2-6b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/he/liquid-lfm-2-5-2-6b/ Language: he # LiquidAI: LFM2.5-2.6B [Markdown](https://ailoot.ai/models/he/liquid-lfm-2-5-2-6b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/liquid-lfm-2-5-2-6b/facts.json) ## [LiquidAI: LFM2.5-2.6B](https://ailoot.ai/models/he/liquid-lfm-2-5-2-6b/) `liquid/lfm-2.5-2.6b` Liquidטקסטקלט ⁦‏0.0007 ‏$⁩ / 1Kפלט ⁦‏0.001 ‏$⁩ / 1K מודל טקסט קומפקטי של Liquid AI לחילוץ נתונים, לתשובות על מסמכים ולמשימות מתמשכות עם הקשר גדול. ### מודל קומפקטי עם הכשרה לסוכנים LFM2.5-2.6B הוא מודל טקסט של Liquid AI שנוצר למשימות שבהן חשובים מעקב אחר הוראות, עיבוד מסמכים וביצוע של כמה שלבים ברצף. במשפחת LFM2.5 הגרסה הזאת קיבלה הכשרה נפרדת לתרחישי סוכנים: היצרן אימן אותה על אינטראקציה עם כלים וסביבות עבודה אופייניות לסוכנים. ההכשרה נוגעת להתנהגות המודל; הפעולות המסוימות ביישום נקבעות על ידי האינטגרציה. LFM2.5-2.6B מבוסס על ארכיטקטורת LFM2 היברידית עם 2,69 מיליארד פרמטרים. היא משלבת בלוקים של קונבולוציה קצרה ושל קשב מקובץ. Liquid AI מפתחת את המשפחה לעבודה במכשירים, אולם ב־Ailoot המודל משמש דרך ממשק טקסט: המשתמש מעביר הודעות ומקבל תשובת טקסט. ### היכן הוא מועיל המודל מתאים לחילוץ מידע מטקסט, לשאלות על חומרים שסופקו ולעיבוד הוראות ארוכות. למשל, אפשר להעביר התכתבות עם לקוח, לבקש לאסוף דרישות לרשימה אחת, ואז לזהות סתירות ולהכין מכתב הבהרה. לתשובה על בסיס ידע כדאי לצרף את המקטעים שנמצאו ולקבוע כלל: להסתמך עליהם, לשמור שמות ולציין כשעובדה נחוצה חסרה. בתיעוד Liquid AI מצוינים חילוץ נתונים, RAG ותרחישים עם הקשר ארוך כתחומי עבודה. היצרן מגביל בנפרד את תחום השימוש: תכנות באמצעות סוכנים ומשימות שדורשות ידע עובדתי רב ללא מקורות שסופקו אינן מהמשימות המומלצות לגרסה הזאת. בעבודה עם מונחים מקצועיים כדאי לכלול בבקשה הגדרות ומסמכי מקור. ### הקשר ושפות ב־Ailoot מצוין למודל הזה הקשר של ⁦128 000⁩ טוקנים. הוא כולל את חומרי המשימה ואת היסטוריית השיחה; יש לתכנן יחד איתם גם את גודל התשובה. כרטיס היצרן מונה 16 שפות, ובהן רוסית, אנגלית, סינית, גרמנית וספרדית. הדבר מאפשר להשתמש במודל לעיבוד רב־לשוני של מסמכים והתכתבויות, תוך ציון השפה הרצויה ופורמט התוצאה בהוראות. ### זמין דרך Ailoot API סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` הקשר לא מצוין בקטלוג אורך תשובה מרבי לא מצוין בקטלוג קלט ⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K* פלט ⁦‏0.001 ‏$⁩ */ 1K* קריאה מהמטמון ⁦‏0.00008 ‏$⁩ */ 1K* סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` הקשר לא מצוין בקטלוג אורך תשובה מרבי לא מצוין בקטלוג קלט ⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K* פלט ⁦‏0.001 ‏$⁩ */ 1K* קריאה מהמטמון ⁦‏0.00008 ‏$⁩ */ 1K* סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` הקשר לא מצוין בקטלוג אורך תשובה מרבי לא מצוין בקטלוג קלט ⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K* פלט ⁦‏0.001 ‏$⁩ */ 1K* קריאה מהמטמון ⁦‏0.00008 ‏$⁩ */ 1K* סוגי קלט `text` סוגי פלט `text` הקשר לא מצוין בקטלוג אורך תשובה מרבי לא מצוין בקטלוג קלט ⁦‏0.0007 ‏$⁩ */ 1K* פלט ⁦‏0.001 ‏$⁩ */ 1K* קריאה מהמטמון ⁦‏0.00008 ‏$⁩ */ 1K* `liquid/lfm-2.5-2.6b` · JSON ``` {"about":"### מודל קומפקטי עם הכשרה לסוכנים\n\nLFM2.5-2.6B הוא מודל טקסט של Liquid AI שנוצר למשימות שבהן חשובים מעקב אחר הוראות, עיבוד מסמכים וביצוע של כמה שלבים ברצף. במשפחת LFM2.5 הגרסה הזאת קיבלה הכשרה נפרדת לתרחישי סוכנים: היצרן אימן אותה על אינטראקציה עם כלים וסביבות עבודה אופייניות לסוכנים. ההכשרה נוגעת להתנהגות המודל; הפעולות המסוימות ביישום נקבעות על ידי האינטגרציה.\n\nLFM2.5-2.6B מבוסס על ארכיטקטורת LFM2 היברידית עם 2,69 מיליארד פרמטרים. היא משלבת בלוקים של קונבולוציה קצרה ושל קשב מקובץ. Liquid AI מפתחת את המשפחה לעבודה במכשירים, אולם ב־Ailoot המודל משמש דרך ממשק טקסט: המשתמש מעביר הודעות ומקבל תשובת טקסט.\n\n### היכן הוא מועיל\n\nהמודל מתאים לחילוץ מידע מטקסט, לשאלות על חומרים שסופקו ולעיבוד הוראות ארוכות. למשל, אפשר להעביר התכתבות עם לקוח, לבקש לאסוף דרישות לרשימה אחת, ואז לזהות סתירות ולהכין מכתב הבהרה. לתשובה על בסיס ידע כדאי לצרף את המקטעים שנמצאו ולקבוע כלל: להסתמך עליהם, לשמור שמות ולציין כשעובדה נחוצה חסרה.\n\nבתיעוד Liquid AI מצוינים חילוץ נתונים, RAG ותרחישים עם הקשר ארוך כתחומי עבודה. היצרן מגביל בנפרד את תחום השימוש: תכנות באמצעות סוכנים ומשימות שדורשות ידע עובדתי רב ללא מקורות שסופקו אינן מהמשימות המומלצות לגרסה הזאת. בעבודה עם מונחים מקצועיים כדאי לכלול בבקשה הגדרות ומסמכי מקור.\n\n### הקשר ושפות\n\nב־Ailoot מצוין למודל הזה הקשר של 128 000 טוקנים. הוא כולל את חומרי המשימה ואת היסטוריית השיחה; יש לתכנן יחד איתם גם את גודל התשובה. כרטיס היצרן מונה 16 שפות, ובהן רוסית, אנגלית, סינית, גרמנית וספרדית. הדבר מאפשר להשתמש במודל לעיבוד רב־לשוני של מסמכים והתכתבויות, תוך ציון השפה הרצויה ופורמט התוצאה בהוראות.","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":"מודל טקסט קומפקטי של Liquid AI לחילוץ נתונים, לתשובות על מסמכים ולמשימות מתמשכות עם הקשר גדול."} ``` ## שאלות איך בוחרים מודל למשימה? תחילה הגדירו את הקלט והפלט הנדרשים: טקסט, תמונה, אודיו או וידאו. לאחר מכן השוו בין שיטות API תואמות, ה-ID המדויק של המודל או המודל שאליו הכינוי מצביע כרגע, המחיר ויחידת החיוב. הבקשה GET /v1/models חינמית ומציגה את המודלים הזמינים למפתח שלכם. האם כל מודל תומך בכל שיטות ה-API וסוגי המדיה? השתמשו בשיטות ה-API ובסוגי הקלט והפלט המופיעים בכרטיס המודל. התמיכה בטקסט, בתמונות, באודיו או בווידאו תלויה במודל ובשיטה שנבחרו; בדקו את דוגמת הבקשה שלהם לפני שליחת הנתונים שלכם. מה ההבדל בין ID של מודל לבין כינוי? ID מדויק של מודל מזהה מודל מסוים. כינוי מצביע על מודל, והמודל שאליו הוא מצביע עשוי להשתנות. בדקו בקטלוג לאיזה מודל הכינוי מצביע כרגע; השתמשו ב-ID המדויק כאשר האינטגרציה שלכם זקוקה למודל מסוים. איך משווים מחירים לפני שליחת בקשה? בדקו בכרטיס המודל את המחיר ואת יחידת החיוב של שיטת ה-API שנבחרה. השוו לפי אותה יחידה ואותם סוגי קלט ופלט; היסטוריית הבקשות מציגה את השימוש בפועל ואת הסכום שחויב. מה המנוי נותן? הנחה לרכישת אסימונים לעבודה קבועה. בחרו מסלול לפי היקף הבקשות שלכם; התנאים ועלות המנוי מוצגים ברכישה. איך משתמשים בקוד הנחה עד 50%? הזינו קוד בזמן רכישת אסימונים. הסכום הסופי מחושב מחדש לפי תנאי המבצע וגובה ההנחה מוצג לפני תשלום. ## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI. החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש. Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.