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LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)
liquid/lfm-2.5-2.6b:freeLiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) अभी आज़माएं
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उन्नत पैरामीटर
LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) एक नज़र में
- 65,536 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) के बारे में
LiquidAI: LFM2.5-2.6B (मुफ़्त) Liquid AI का एक कॉम्पैक्ट रीज़निंग मॉडल है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और api14 पर मॉडल आईडी liquid/lfm-2.5-2.6b:free के तहत वितरित किया जाता है। Liquid AI इसे कच्चे आकार के बजाय रीज़निंग-भारी कार्यों के लिए बनाए गए छोटे मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है, और इसे एजेंट वर्कफ़्लो, डेटा एक्सट्रैक्शन, रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन, और लंबे-कॉन्टेक्स्ट प्रोसेसिंग के लिए उपयुक्त बताता है।
मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, जिसमें 65,536 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो और 8,192 टोकन का अधिकतम आउटपुट है। इसके समर्थित पैरामीटर में temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, seed, stop, logprobs, top_logprobs, max_tokens, और max_completion_tokens शामिल हैं। यह reasoning और include_reasoning भी स्वीकार करता है, साथ ही constrained generation के लिए response_format और structured_outputs, और function calling के लिए tools और tool_choice भी। 64K कॉन्टेक्स्ट विंडो और 8K आउटपुट सीमा का संयोजन इसे ऐसे इनपुट के लिए व्यावहारिक बनाता है जो लंबे हों लेकिन जहाँ उत्तर स्वयं सीमित रहता है।
ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफ़ी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। एजेंट वर्कफ़्लो स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं क्योंकि मॉडल tool calling और structured outputs का समर्थन करता है, इसलिए यह टूल चुन सकता है, स्कीमा में आर्गुमेंट लौटा सकता है, और चरणों पर पुनरावृत्ति कर सकता है। डेटा एक्सट्रैक्शन भी इसी तरह काम करता है: किसी दस्तावेज़ या रिकॉर्ड सेट को फ़ीड करें और response_format या structured_outputs के माध्यम से JSON या कोई अन्य संरचित रूप अनुरोध करें। RAG के लिए, लंबा कॉन्टेक्स्ट आपको प्रश्न के साथ प्राप्त अंशों को आक्रामक ट्रिमिंग के बिना पैक करने देता है। अधिक सामान्य रूप से लंबे-कॉन्टेक्स्ट प्रोसेसिंग में बड़े इनपुट पर सारांशीकरण, वर्गीकरण, और प्रश्न उत्तर शामिल हैं, जबकि reasoning पैरामीटर आपको तब मध्यवर्ती रीज़निंग सामने लाने देता है जब आप चाहें, और logprobs परिवार स्कोरिंग और विश्वास जाँच का समर्थन करता है। Liquid AI इसे एजेंटिक कोडिंग के लिए उपयोग करने की सलाह नहीं देता, इसलिए कोडिंग एजेंट को किसी भिन्न मॉडल पर रखें।
चूँकि api14 एक OpenAI-संगत API प्रदान करता है, आप इस मॉडल को मॉडल आईडी liquid/lfm-2.5-2.6b:free के साथ उसी अनुरोध आकार का उपयोग करके कॉल करते हैं जो आप पहले से OpenAI मॉडल के लिए उपयोग करते हैं। अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, model फ़ील्ड को liquid/lfm-2.5-2.6b:free पर सेट करें, और अपने संदेश भेजें। सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k, min_p, तीन पेनल्टी, seed), आउटपुट सीमाएँ (max_tokens, max_completion_tokens), स्टॉप अनुक्रम, संरचित आउटपुट विकल्प (response_format, structured_outputs), tool calling (tools, tool_choice), रीज़निंग नियंत्रण (reasoning, include_reasoning), और लॉग प्रायिकता विकल्प (logprobs, top_logprobs) सभी अनुरोध पैरामीटर के रूप में उपलब्ध हैं। मॉडल api14 पर मुफ़्त है, इसलिए आप इसे बिना किसी सशुल्क प्रतिबद्धता के मूल्यांकन कर सकते हैं, हालाँकि मुफ़्त लिस्टिंग की अपनी उपलब्धता या दर शर्तें हो सकती हैं।
चुनते समय दो सीमाएँ ध्यान में रखने योग्य हैं। 8,192 टोकन का अधिकतम आउटपुट सीमित करता है कि मॉडल एक प्रतिक्रिया में कितना उत्पादन कर सकता है, इसलिए जिन कार्यों में बहुत लंबे एकल आउटपुट चाहिए, जैसे कि पूरी बड़ी फ़ाइल उत्पन्न करना, उनमें चंकिंग या उच्चतर आउटपुट सीमा वाले मॉडल की आवश्यकता होगी। और केवल-टेक्स्ट इनपुट और आउटपुट का अर्थ है कि यहाँ कोई छवि या ऑडियो प्रबंधन नहीं है; यदि आपके कार्य में अन्य मोडैलिटी शामिल हैं, तो कोई अन्य मॉडल बेहतर फिट होगा।
LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "liquid/lfm-2.5-2.6b:free" पर सेट करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobsस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 65,536
- अधिकतम आउटपुट
- 8,192
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) API की कीमत कितनी है?
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) कॉल करना मुफ्त है ($0 प्रति token)। मुफ्त वेरिएंट की upstream rate limits ज़्यादा सख्त हैं, इसलिए इन्हें टेस्टिंग और कम मात्रा वाले काम के लिए इस्तेमाल करें।
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) की context window कितनी है?
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) हर request में 65,536 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 8,192 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) क्या कर सकता है?
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "liquid/lfm-2.5-2.6b:free" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Recursive: Flint (free), XingChen: Xing4.0 29B A4B (free), NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) कम्युनिटी
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