Source: https://ailoot.ai/models/nl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/ Language: nl # LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/facts.json) ## [LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)](https://ailoot.ai/models/nl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/) Liquid AI LFM2.5-2.6B is een compact tekstredeneermodel voor agents, hulpmiddelgebruik, gegevensextractie en RAG. Het hybride ontwerp heeft 2,69 miljard parameters. Het redeneert voordat het antwoordt en werkt het best met concreet bronmateriaal en duidelijk gedefinieerde hulpmiddelen; de maker raadt programmeerwerk door agents en kennisintensieve taken af. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/nl/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/nl/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/#method-1) Over het model Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode. Liquid AI LFM2.5-2.6B is het verder getrainde tekstmodel in de compacte LFM2.5-familie van Liquid, ontworpen voor agents op het apparaat en praktische werkwijzen. De exacte modelkaart vermeldt 2,69 miljard parameters en 30 lagen: 22 dubbelgestuurde blokken met korte convolutie en acht grouped-query-attention-blokken. Het hybride ontwerp richt zich op efficiënte tekstverwerking. Het model accepteert tekst en geeft tekst terug, waaronder een beredeneerd antwoord of een verzoek om een gedefinieerde functie te gebruiken. De fabrikant beveelt het aan voor agenttaken, hulpmiddelgebruik, gegevensextractie, retrieval-augmented generation en werkwijzen met lange context. De trainingspijplijn van de release combineert gesuperviseerde fine-tuning, gespecialiseerde leraarmodellen, on-policy-distillatie over meerdere domeinen en versterkend leren binnen agentomgevingen. Dit helpt de focus te verklaren op taakinstructies opvolgen, hulpmiddelwaarnemingen gebruiken en meerdere stappen doorlopen. Geef het de daadwerkelijke materialen en een nauwkeurig doel, in plaats van op brede aangeleerde kennis te vertrouwen om gaten op te vullen. Definieer voor extractie de velden en bronregels voordat u het materiaal aanlevert. Een praktisch verzoek is: “Lees deze service-updates, haal uit elk record de identificatie, vermelde status en volgende vereiste actie en behoud de zin die elk veld ondersteunt. Geef null terug wanneer een veld ontbreekt.” Specificeer of een waarde exact moet worden gekopieerd, genormaliseerd of afgeleid. Dit maakt de uitvoer controleerbaar en voorkomt dat een plausibele interpretatie stilzwijgend informatie vervangt die daadwerkelijk in de bron staat. Lever voor RAG relevante passages met stabiele labels aan en vraag om een antwoord dat op die passages is gebaseerd. Een voorbeeld is: “Leg uitsluitend op basis van deze installatie-instructies uit welke stappen van toepassing zijn op de genoemde omgeving en vermeld de vereisten die nog onbekend zijn.” Bewaar documentversies en voorwaarden bij de tekst. Vraag het model een ontbrekend of tegenstrijdig feit te benoemen in plaats van een volledige procedure te bedenken. Dit past beter bij de aanbeveling van de maker voor brononderbouwde taken dan het compacte model als een uitputtende opslagplaats van specialistische kennis te gebruiken. LFM2.5-2.6B is een puur redeneermodel: de chatsjabloon begint het assistentantwoord met een denkmarkering en het model redeneert vóór het eindantwoord. De modelkaart van de fabrikant beveelt temperature 0.1, top-k 50 en repetition penalty 1.1 aan voor generatie. Dat zijn instellingen voor het recept van het benoemde model. Houd het eindresultaat gescheiden van de redeneertekst en laat in een werkverzoek ruimte voor beide. Instellingen of direct-antwoordmodi van andere LFM-instructie-edities mogen niet voor dit model worden aangenomen. Het model gebruikt een ChatML-achtig gespreksformaat met de rollen system, user, assistant en tool. De gedocumenteerde functiewerkwijze heeft vier fasen: definieer de hulpmiddelen, laat het model een functie aanvragen, voer die functie uit in de omringende toepassing en geef het daadwerkelijke resultaat terug zodat het model kan antwoorden. Ingebouwde aanroepen zijn lijsten in Python-stijl tussen markeringen voor hulpmiddelaanroepen; de maker beschrijft ook het aanvragen van JSON-aanroepformaat via de systeeminstructie. Gebruik de juiste parser, toets functienaam en argumenten aan de aangeleverde definities en bewaar het resultaat bij de aanroep die het heeft geproduceerd. Stel voor een compacte agentwerkwijze alleen de functies beschikbaar die relevant zijn voor de huidige taak, met beknopte beschrijvingen en expliciete argumenttypes. Hulpmiddeldefinities nemen zelf context in beslag. Een nuttige reeks kan de status van een aangeleverd record opzoeken, de teruggegeven status met een regel vergelijken en uitleggen of opvolging nodig is. Lever de recordidentificatie aan als bewijs en vraag om een eindantwoord dat is gekoppeld aan de teruggegeven waarneming. Het model stelt de bewerking voor en interpreteert die; de toepassing levert de daadwerkelijke uitvoering en het resultaat. De huidige modelkaart van de fabrikant specificeert een modelcontext van 131.072 tokens en de release beschrijft een speciale fase voor contextuitbreiding. Werk binnen het venster van de gebruikte configuratie, met behoud van brongrenzen, relevante geschiedenis en ruimte voor het vervolg. Vraag bij meerdere documenten om een specifieke vergelijking of te volgen afhankelijkheid. Het oorspronkelijke checkpoint en de GGUF-, ONNX- en MLX-bestanden dienen verschillende implementatiebehoeften en een conceptmodel voor speculatief decoderen is een afzonderlijk begeleidend bestand. Cijfers over middelengebruik of snelheid uit één configuratie beschrijven niet automatisch elk modelformaat en werkvenster. Liquid beveelt LFM2.5-2.6B expliciet niet aan voor programmeerwerk door agents of kennisintensieve taken. Houd het gericht op concrete werkwijzen met aangeleverd bewijs, extractieregels en hulpmiddelwaarnemingen. Het voorgetrainde Base-checkpoint is ook een afzonderlijk bestand dat bedoeld is voor maatwerk, terwijl deze verder getrainde editie het agentmodel is. Controleer voor het eindresultaat geëxtraheerde waarden aan de hand van hun bron, ga na of een geciteerde passage het antwoord ondersteunt en onderscheid een aangevraagde hulpmiddelaanroep van een bewerking met een vastgelegd resultaat. Behoud ontbrekende informatie waar die de conclusie beïnvloedt, in plaats van die door vloeiende tekst te laten verhullen. **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/nl/#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` ### Aan de slag Liquid AI LFM2.5-2.6B is een compact tekstredeneermodel voor agents, hulpmiddelgebruik, gegevensextractie en RAG. Het hybride ontwerp heeft 2,69 miljard parameters. Het redeneert voordat het antwoordt en werkt het best met concreet bronmateriaal en duidelijk gedefinieerde hulpmiddelen; de maker raadt programmeerwerk door agents en kennisintensieve taken af. Toegestane invoer Tekst Resultaten Tekst ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Invoertypen `text` Uitvoertypen `text` Context 65.536 tokens Maximale uitvoer 8.192 tokens Uitvoerformaat JSON | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Standaard— | | Veld`messages` | Type`array` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false | Standaardfalse | | Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 8.192 | Standaard— | | Veld`max_completion_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 8.192 | Standaard— | | Veld`n` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 128 | Standaard— | | Veld`temperature` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`top_p` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`seed` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`stop` | Type`` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`frequency_penalty` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`presence_penalty` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`user` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, messages | | Parameter`optional` | Contractstream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`conditions` | ContractUse 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. | Levenscyclus: `synchronous_json` ### Tarieven Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode. Snelle modus Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd Flexmodus Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd Maximale redeneerinspanning Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt Tarieven voor expliciete caching Niet ingeschakeld Wanneer expliciete caching wordt aangevraagd Nultarieven voor uitsluitend tekst Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Voor invoer en uitvoer met uitsluitend tekst #### Ailoot-tarieven #### Prijzen per configuratie | Configuratie | Tariefstaffel | Kosten | | --- | --- | --- | | ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens **$0** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · maak één keer aan en bewaar het volledige resultaat ```bash set -eu : "${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. ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modelaliasnamen **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=chat) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/nl/#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/nl/#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` ### Aan de slag Liquid AI LFM2.5-2.6B is een compact tekstredeneermodel voor agents, hulpmiddelgebruik, gegevensextractie en RAG. Het hybride ontwerp heeft 2,69 miljard parameters. Het redeneert voordat het antwoordt en werkt het best met concreet bronmateriaal en duidelijk gedefinieerde hulpmiddelen; de maker raadt programmeerwerk door agents en kennisintensieve taken af. Toegestane invoer Tekst Resultaten Tekst ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Invoertypen `text` Uitvoertypen `text` Context 65.536 tokens Maximale uitvoer 8.192 tokens Uitvoerformaat JSON | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten liquid/lfm-2.5-2.6b:free | Standaard— | | Veld`messages` | Type`array` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten false | Standaardfalse | | Veld`system` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimum: 1 Maximum: 8.192 | Standaard— | | Veld`temperature` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`top_p` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`top_k` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`stop_sequences` | Type`array` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`metadata` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional` | Contractstream, system, temperature, top\_p, top\_k, stop\_sequences, metadata | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`conditions` | ContractUse 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. | Levenscyclus: `synchronous_json` ### Tarieven Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode. Snelle modus Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd Flexmodus Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd Maximale redeneerinspanning Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt Nultarieven voor uitsluitend tekst Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Voor invoer en uitvoer met uitsluitend tekst #### Ailoot-tarieven #### Prijzen per configuratie | Configuratie | Tariefstaffel | Kosten | | --- | --- | --- | | ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens **$0** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · maak één keer aan en bewaar het volledige resultaat ```bash set -eu : "${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. ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modelaliasnamen **Ailoot Ultra** [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&route=Ultra&caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&fmt=messages) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`liquid/lfm-2.5-2.6b:free`](https://ailoot.ai/models/nl/#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) Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar? `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` Welke velden gebruikt het verzoek? `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` Welke limieten gelden? `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` Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie. ## Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. ## Koop tokens met korting. Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens. Abonnement Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken. Promotiecode tot 50% Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend. Kosten in de geschiedenis Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard. [Kies een abonnement](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/subscriptions/) · [Bekijk modelprijzen](https://ailoot.ai/models/nl/) ## Verbind de API met het product dat je verkoopt. SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan. Commerciële applicatie Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe. Resellerlicentie Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop. Documenten op de site Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar. [Vraag een resellerlicentie aan](mailto:support@ailoot.ai) · [Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nl) ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.