LiquidAI: LFM2.5-2.6B

LiquidAI: LFM2.5-2.6B هو نموذج نصي من Liquid AI. ينتمي إلى عائلة LFM2.5، ويشير الرقم 2.6B في الاسم إلى فئة حجمه ضمن ذلك الخط. تصنفه Liquid AI كنموذج استدلالي مدمج، مما يعني أن سلوك الاستدلال جزء مما بُني النموذج للقيام به وليس شيئًا أُضيف لاحقًا. يقع في فئة النصوص، لذا فهو يعمل مع اللغة وليس مع الصور أو الصوت أو وسائط أخرى.

على جانب الإدخال، يقبل النموذج النصوص فقط، وينتج نصوصًا فقط. نافذة السياق لديه هي 128,000 رمز، وهي كبيرة بما يكفي لاحتواء مستندات ضخمة أو سجلات محادثات طويلة أو حمولات استرجاع متعددة المستندات في طلب واحد. الحد الأقصى للإخراج هو 8,192 رمزًا، لذا فإن الردود محدودة بأقل بكثير من سعة الإدخال. الاستدلال جزء أساسي من الواجهة: تشمل المعاملات المدعومة reasoning و include_reasoning، مما يتيح لك التحكم في مخرجات الاستدلال لدى النموذج وإظهارها. كما يدعم المخرجات المنظمة و response_format، بحيث يمكنك تقييد التوليد وفق مخطط بدلًا من نص حر.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة استخدامات محددة إلى حد ما. تذكر Liquid AI سير عمل الوكلاء، واستخراج البيانات، و RAG، ومعالجة السياق الطويل كالاستخدامات المقصودة. يتكامل استخراج البيانات والمخرجات المنظمة بشكل طبيعي: تُدخل مستندًا وتطلب حقولًا في شكل محدد. يستفيد RAG من سياق 128,000 رمز، إذ يمكن حزم المقاطع المسترجعة دون تقليم مكثف. تُدعم سير عمل الوكلاء عبر المعاملات tools و tool_choice، التي تتيح للنموذج استدعاء دوال تحددها أنت. تغطي معالجة السياق الطويل التلخيص، والإجابة على الأسئلة عبر مدخلات كبيرة، ومهام مشابهة يحتاج فيها المستند كاملًا إلى أن يكون مرئيًا دفعة واحدة.

يمكنك استدعاء النموذج عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "liquid/lfm-2.5-2.6b". ولأن الواجهة تتبع تنسيق OpenAI، فإن مكتبات عميل OpenAI الحالية تعمل مع تغيير عنوان URL الأساسي ومعرّف النموذج. معاملات الطلب المدعومة هي frequency_penalty و include_reasoning و logprobs و max_completion_tokens و max_tokens و min_p و presence_penalty و reasoning و repetition_penalty و response_format و seed و stop و structured_outputs و temperature و tool_choice و tools و top_k و top_logprobs و top_p. يغطي ذلك ضوابط أخذ العينات، والعقوبات، وتسلسلات التوقف، والبذرة لإمكانية التكرار، وحدود الرموز، واستدعاء الأدوات، والمخرجات المنظمة، وفحص احتمالات السجل.

هناك قيد واحد يجدر ذكره مسبقًا. تنصح Liquid AI بعدم استخدام هذا النموذج للبرمجة الوكيلية، لذا إذا كان عبء عملك توليد أكواد أو وكيل برمجة، فمن المرجح أن يكون نموذج آخر خيارًا أفضل. كما أن سقف الإخراج البالغ 8,192 رمزًا مهم للمهام التي تحتاج إلى ردود فردية طويلة جدًا. أما بالنسبة لمهام النصوص في المجالات المذكورة أعلاه، فإن الجمع بين نافذة سياق كبيرة ودعم الاستدلال واستدعاء الأدوات والمخرجات المنظمة يجعله مرشحًا معقولًا للتقييم.