models

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

Markdown · JSON

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LFM2.5-24B-A2B — текстовая модель рассуждений LiquidAI для агентов с инструментами, с 24B параметров всего и 2,45B активных. Она рассуждает перед ответом, поддерживает вызовы инструментов и вывод по схеме; опубликованы контекст 128 000 токенов и предел завершения 8 192 токена.

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

LFM2.5-24B-A2B — модель LiquidAI с архитектурой смеси экспертов для текстовых рассуждений и агентов, использующих инструменты. Она имеет 24 миллиарда параметров всего, из которых 2,45 миллиарда активны для токена. Рассуждения — часть каждого ответа, поэтому задаче стоит определить цель, используемые сведения и результат, нужный приложению.

Дайте агенту ограниченную цель

Модель подходит для процессов, где языковая модель выбирает следующий шаг, читает полученное наблюдение, затем продолжает движение к результату. Задайте цель в форме, которую приложение может проверить: найти нужную запись, сравнить две конфигурации, подготовить предложение изменения или создать структурированную оценку.

Предоставляйте инструменты с ясными целями и сохраняйте возвращённые наблюдения в контексте задачи. Для модели опубликована поддержка вызовов инструментов, включая выбор инструмента, когда интерфейс предоставляет такую возможность. Исполнение относится к приложению, управляющему инструментами. Различайте возвращённое наблюдение и написанную моделью инструкцию, особенно если последующий шаг зависит от результата поиска или обращения к данным.

Получение источников для задач с большим объёмом знаний

Издатель рекомендует извлечение источников или поиск в интернете для задач, зависящих от подробных внешних знаний. Включите получение сведений в процесс, не предлагая модели придумывать факты, которых она не получила. Обозначьте извлечённые фрагменты и попросите ответ связывать выводы с ними.

В поддержке это может означать поиск соответствующего правила и объяснение его применения к предоставленному случаю. В технической задаче — сравнение документации и конфигурации перед предложением изменения. Сохраняйте важное извлечённое содержимое в контексте, чтобы итоговый ответ можно было проверить без повторения каждого обращения.

Структурированные ответы и выбор параметров семплирования

Опубликованная модель поддерживает структурированную выдачу по схеме. Определите небольшую форму результата вокруг данных, используемых приложением: например, выбранную категорию, объяснение, ссылки на подтверждения и следующее действие. Отделяйте процесс рассуждений модели от полей, которые следующий компонент должен хранить или показывать.

LiquidAI указывает температуру 0,1, top_k 50 и repetition_penalty 1,05 как опубликованные рекомендации семплирования; сохранённый каталог повторяет эти значения по умолчанию. Они дают воспроизводимую отправную точку для оценки конкретного процесса. Сохраняйте выбранные настройки при сравнении типичных задач.

Ёмкость и языки

Опубликованная запись сервиса указывает контекстное окно 128 000 токенов и предел завершения 8 192 токена. Подготовьте краткую спецификацию ответа, чтобы итоговый материал укладывался в этот допустимый объём вывода. Сохраняйте нужные сведения вместе и оставляйте достаточно места для запрошенного материала.

Производитель перечисляет многоязычный набор, включающий английский, русский, китайский, испанский, арабский и другие языки. Сохраняйте исходную терминологию и защищённые имена при многоязычной работе с моделью. Задаче с фиксированным словарём помогают явный глоссарий и одинаковые соглашения о выводе на разных языках.

Возможности

  • Только текстовые рассуждения с архитектурой смеси экспертов: 24B параметров всего, 2,45B активных.
  • Обязательные рассуждения перед итоговым ответом.
  • Опубликованные возможности: инструменты, выбор инструмента и структурированная выдача по схеме JSON.
  • Процессы с акцентом на получение источников для задач, зависящих от знаний.
  • Опубликованы контекст 128 000 токенов и предел завершения 8 192 токена.

Сценарии использования

  • Ассистент с опорой на извлечённые источники — Вопрос, извлечённые фрагменты и требуемое оформление ответа. Результат: Ответ с привязкой к подтверждениям, который можно сверить с фрагментами.
  • Первичная сортировка с инструментами — Случай с заданными границами и управляемые инструменты поиска данных. Результат: Структурированная оценка и предлагаемое следующее действие.
  • Сравнение конфигураций — Соответствующая конфигурация, документация и критерии сравнения. Результат: Обозначенный набор различий с подтверждающими сведениями.
  • Многоязычный структурированный анализ — Исходный текст, глоссарий и единые поля результата. Результат: Сопоставимые записи, сохраняющие защищённую терминологию.

Ограничения

  • Контекст — Опубликованное контекстное окно сервиса: 128 000 токенов.
  • Ответ — Опубликованный предел завершения: 8 192 токена.
  • Рассуждения — Модель рассуждает перед ответом; обязательные рассуждения — часть опубликованной конфигурации.
  • Ввод/вывод — Опубликованная модель принимает текст и возвращает текст.
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions liquid/lfm-2.5-24b-a2b

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Начало

LFM2.5-24B-A2B — текстовая модель рассуждений LiquidAI для агентов с инструментами, с 24B параметров всего и 2,45B активных. Она рассуждает перед ответом, поддерживает вызовы инструментов и вывод по схеме; опубликованы контекст 128 000 токенов и предел завершения 8 192 токена.

Допустимые входные данные
Текст
Результаты
Текст

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions
Входные данные
text
Результат
text
Выходной формат
json или SSE
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Минимум элементов: 1
По умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: Текстовая беседа
По умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF8

messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
ПараметрmessagesКонтрактмассив сообщений со структурой role/content
Параметрfile_materialКонтрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него
Параметрoptional_controlsКонтрактstream
Параметрcontrol_scopeКонтрактТекстовая беседа; stream — логическое значение, по умолчанию false.
Параметрoutput_modalitiesКонтрактtext
Параметрhosted_operationsКонтрактfalse
Параметрmultimodal_input_bindingКонтрактnull

Псевдонимы метода: /chat/completions

Жизненный цикл: synchronous_or_streamed

Отправляйте точный ID модели вместе с messages.

Длина контекста не является пределом выхода.

Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим
Не указано При выборе быстрого режима
Режим flex
Не указано При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0014 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00005 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0014 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00005 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDK
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"))

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

json или SSE

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа
ПолеТип
Полеchoices[].indexТипinteger
Полеchoices[].message.contentТипstring|null
Полеchoices[].message.tool_callsТипtool_call[]
Полеchoices[].message.reasoning_contentТипstring
Полеchoices[].message.reasoning_detailsТипobject|array
Полеchoices[].finish_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Псевдонимы путей метода

/chat/completions

Связанные ID для вызова

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages liquid/lfm-2.5-24b-a2b

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

LiquidAI /liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Начало

LFM2.5-24B-A2B — текстовая модель рассуждений LiquidAI для агентов с инструментами, с 24B параметров всего и 2,45B активных. Она рассуждает перед ответом, поддерживает вызовы инструментов и вывод по схеме; опубликованы контекст 128 000 токенов и предел завершения 8 192 токена.

Допустимые входные данные
Текст
Результаты
json · sse

Доступно в Ailoot · входные данные и методы

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages
Входные данные
text
Результат
json, sse
Выходной формат
JSON или SSE
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
liquid/lfm-2.5-24b-a2b
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
user, assistant
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF-8

строка messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsКонтрактstream
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
Параметрtext_file_materialКонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения.

Жизненный цикл: synchronous_or_streamed

Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим
Не указано При выборе быстрого режима
Режим flex
Не указано При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

КонфигурацияШкала ставокТокенов контекста большеТокенов контекста не более, включительноПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаТокенов контекста больше—Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0014 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00005 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов
КонфигурацияУровень 1 по длине запросаШкала ставок—Токенов контекста больше0Токенов контекста не более, включительноБез верхней границыПлата
Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0014 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0.00005 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш — / 1K токенов
Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат
{
  "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))

Получить и сохранить результаты

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

JSON или SSE

Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.

Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа
ПолеТип
ПолеidТипstring
ПолеmodelТипstring
Полеcontent[]Типtext|thinking|tool_use|other content block
Полеstop_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra liquid/lfm-2.5-24b-a2b

Псевдонимы путей метода

/chat/completions

Связанные ID для вызова

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

FAQ · LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B
Какие входные данные и результаты доступны?

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: text → text

POST /v1/messages · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: text → json, sse

Какие поля использует запрос?

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: model, messages, stream

POST /v1/messages · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: model, messages, max_tokens, stream

Какие ограничения действуют?

POST /v1/chat/completions · liquid/lfm-2.5-24b-a2b: messages.min_items: 1

Подробнее

Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению.

Компания и портфель её проектов

Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.

Покупайте токены со скидкой.

Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов.

Подписка
Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов.
Промокод до 50%
Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции.
Расходы в истории
Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса.

Выбрать подписку · Посмотреть цены моделей

Подключайте API к продукту, который вы продаёте.

SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию.

Коммерческое приложение
Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса.
Лицензия для реселлера
Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи.
Документы на сайте
Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения.

Запросить реселлерскую лицензию · Оферта и лицензионный договор