LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)

LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) は、Liquid AI によるコンパクトな推論モデルです。テキストカテゴリに属し、api14 上でモデル ID liquid/lfm-2.5-2.6b:free として配布されています。Liquid AI はこれを、生の規模ではなく推論中心のタスク向けに作られた小型モデルと位置づけており、エージェントワークフロー、データ抽出、検索拡張生成、長コンテキスト処理に適していると説明しています。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力します。コンテキストウィンドウは 65,536 トークン、最大出力は 8,192 トークンです。サポートされるパラメータには、temperature、top_p、top_k、min_p、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty、seed、stop、logprobs、top_logprobs、max_tokens、max_completion_tokens があります。また、reasoning と include_reasoning、制約付き生成のための response_format と structured_outputs、関数呼び出しのための tools と tool_choice も受け付けます。64K のコンテキストウィンドウと 8K の出力上限の組み合わせにより、入力は長いが答え自体は限られた長さに収まる場合に実用的です。

これらの機能は、かなり特定の用途群を示しています。エージェントワークフローは自然な適合先です。モデルがツール呼び出しと構造化出力をサポートしているため、ツールを選択し、スキーマに沿った引数を返し、ステップを反復できます。データ抽出も同じように機能します。文書またはレコードセットを入力し、response_format または structured_outputs を通じて JSON などの構造化された形式を要求します。RAG では、長いコンテキストにより、取得したパッセージを質問とともに、積極的に切り詰めることなく詰め込めます。より一般的な長コンテキスト処理は、要約、分類、大規模入力に対する質問応答をカバーし、reasoning パラメータを使うと必要に応じて中間推論を表に出せます。また、logprobs 系はスコアリングと信頼度確認を支えます。Liquid AI はエージェント型コーディングでの使用を推奨していないため、コーディングエージェントには別のモデルを使い続けてください。

api14 は OpenAI 互換 API を公開しているため、このモデルは OpenAI モデルですでに使用しているものと同じリクエスト形式で、モデル ID liquid/lfm-2.5-2.6b:free を使って呼び出せます。クライアントを api14 のベース URL に向け、model フィールドを liquid/lfm-2.5-2.6b:free に設定し、messages を送信します。サンプリング制御 (temperature、top_p、top_k、min_p、3 つのペナルティ、seed)、出力制限 (max_tokens、max_completion_tokens)、停止シーケンス、構造化出力オプション (response_format、structured_outputs)、ツール呼び出し (tools、tool_choice)、推論制御 (reasoning、include_reasoning)、対数確率オプション (logprobs、top_logprobs) はすべてリクエストパラメータとして利用できます。このモデルは api14 上で無料であるため、有料のコミットメントなしに評価できますが、無料での掲載には独自の可用性またはレート条件が伴う場合があります。

選択時に留意すべき 2 つの制限があります。8,192 トークンの最大出力は、モデルが 1 回の応答で生成できる量を制限するため、大きなファイル全体の生成など、非常に長い単一出力を必要とする作業では、チャンク分割か、より高い出力上限を持つモデルが必要になります。また、テキストのみの入力と出力は、ここでは画像や音声の処理がないことを意味します。タスクが他のモダリティを含む場合は、別のモデルの方が適しています。