Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.
liquid/lfm-3-1.7bYukarıdaki fiyatlarla bakiyenden çalışır. Yeni hesaplar ücretsiz kullanımla başlar.
Ayarlar
LiquidAI: LFM3-1.7B, LiquidAI tarafından sunulan bir metin modelidir. 1,7 milyar parametreye sahip kompakt bir modeldir ve sağlayıcısı tarafından metin üretimi işleri için küçük ama yetenekli bir seçenek olarak konumlandırılmıştır. Sağlayıcı tarafından 6 Kasım 2026 tarihinde yayımlanmıştır. Model; ajanlar, araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar için sonradan eğitilmiştir ve yanıt vermeden önce akıl yürütür.
Model girdi olarak metin kabul eder ve çıktı olarak metin döndürür, dolayısıyla yalnızca metin tabanlı ardışık düzenlere uygundur. Bağlam penceresi 262.144 tokendır; bu, uzun belgeleri, genişletilmiş konuşmaları veya büyük kod dosyalarını tek bir istekte tutmak için yeterince büyüktür. Maksimum çıktı 8.192 tokendır, yani girdi çok uzun olsa bile yanıtlar sınırlıdır. Yanıtlamadan önce akıl yürüttüğü için nihai yanıtını üretmeden önce bir problemi adım adım ele alabilir.
Bu yetenekler birkaç pratik kullanıma işaret eder. Uzun bağlam; büyük bir dosyayı özetlemek, uzun bir konuşma dökümü üzerinden soruları yanıtlamak veya tüm bir kod tabanı üzerinde çalışmak gibi aynı anda görünürde çok sayıda belge ya da uzun bir geçmiş gerektiren görevlere uygundur. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar, modelin hangi işlevi çağıracağına karar vermesi ve verileri sabit bir biçimde döndürmesi gereken ajan iş akışları için makul bir uyum sağlar. Akıl yürütme adımı, çok adımlı analiz veya planlama gibi ara düşünmeden fayda sağlayan görevlerde yardımcı olur. Küçük boyutu, daha büyük bir model yerine kompakt bir modelin tercih edildiği durumlarda da onu bir aday haline getirir.
Modeli, "liquid/lfm-3-1.7b" model id'sini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. API, OpenAI biçimini izlediği için mevcut bir OpenAI istemcisini api14'e yönlendirebilir ve model alanında bu id'yi geçirebilirsiniz. Model geniş bir istek parametresi kümesini destekler: örnekleme kontrolü için frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, temperature, top_p, top_k ve min_p; çıktı uzunluğu için max_tokens ve max_completion_tokens; durdurma dizileri için stop; tekrarlanabilir örnekleme için seed; token düzeyinde olasılıklar için logprobs ve top_logprobs; yapılandırılmış yanıtlar için response_format ve structured_outputs; işlev çağırma için tools ve tool_choice; akıl yürütme davranışı için reasoning ve include_reasoning; ve yukarıda listelenen diğer cezalarla birlikte frequency_penalty.
Tartmanız gereken bir nokta veri işlemedir. İstemler ve çıktılar saklanabilir ve kullanılabilir, dolayısıyla iş yükünüz hassas veya düzenlemeye tabi içerik içeriyorsa bu politika, bu modelin uygun olup olmadığına karar verirken önem taşır. 8.192 tokenlık çıktı sınırı da çok uzun tek yanıtlar gerektiren görevler için dikkate değerdir. Basit metin üretimi, uzun bağlamlı okuma ve ajan tarzı araç kullanımı için model, standart bir OpenAI uyumlu arayüz üzerinden temel gereksinimleri karşılar.
Bu toplulukta henüz konu yok. LiquidAI: LFM3-1.7B hakkında ilk konuyu sen aç.
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-3-1.7b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p