GPT
הוספת כלי
L

LFM2-1.2B-Tool

קוד פתוח

LiquidAIother2025-09-03

  • transformers
  • safetensors
  • lfm2
  • text-generation
  • liquid

מודל קומפקטי שמכוון כולו להפעלת כלים וקריאות פונקציה מהירות. הוא פונה למי שצריך להריץ אוטומציות מקומיות על חומרה חלשה בלי שרשרת חשיבה כבדה.

  • 1.2Bפרמטרים
  • 128,000טוקנים בהקשר
  • 2.2 GBמשקל הקבצים
  • 1,089הורדות בחודש

מה זה

במקום לנסות לפתור בעיות היגיון מורכבות או לחשוב מראש, המודל הזה מתמקד רק בדבר אחד: קבלת הגדרת פונקציה והחזרת קריאה מדויקת. הוא מבוסס על הארכיטקטורה של Liquid AI ומחזיק 1.2 מיליארד פרמטרים עם חלון הקשר של 128,000 טוקנים, מה שמאפשר לו להחזיק רשימות כלים ארוכות והיסטוריית שיחה בלי לקרוס.

בגודל הזה רוב המודלים מנסים לחקות מודלים גדולים ומשלבים תהליכי חשיבה שגוזלים זמן ומשאבים. כאן המפתחים ויתרו על זה במכוון כדי לחתוך את זמני ההמתנה לקריאת API. המדידות של החברה נערכו על מבחן פנימי סגור כדי למנוע זיהום נתונים, אבל המשמעות המעשית היא שאין כאן תקן השוואה מוכר ופתוח מול מודלים אחרים בשוק.

מתאים ל

  • הפעלת פונקציות בקצה

    שליפת נתונים והפעלת פקודות מקומיות ברכב או ברכיבי IoT ללא תלות ברשת.

  • סוכן פעולות מהיר

    קריאה מידית ל־API במערכות שירות שדורשות זמני תגובה נמוכים מאוד.

  • אוטומציה במכשירים ניידים

    הרצה מקומית של שאילתות וקריאות מערכת ישירות ממעבד של טלפון סלולרי.

איפה זה נופל

המודל הזה לא נועד לשיחות חופשיות או לניתוח טקסט מורכב. הוא לא מבצע שרשרת חשיבה, כך שאם הפעלת הכלי דורשת שיקול דעת מדורג, הוא עלול לשגות בקלות. בנוסף, עברית לא נמצאת ברשימת השפות הנתמכות, שכוללת רק אנגלית, ערבית, סינית, צרפתית, גרמנית, יפנית, קוריאנית, פורטוגזית וספרדית. אין להסתמך עליו בעיבוד פניות בעברית בלי בדיקה מקיפה מראש.

אותה משפחה

LFM2-1.2B-Tool יצא ב־2 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

LFM2-1.2B-Tool-GGUF5,541

שאלות
נפוצות

האם המודל מתאים לעבודה בעברית?

לא באופן רשמי. רשימת השפות כוללת רק שפות מרכזיות כמו אנגלית, ערבית וספרדית. סביר להניח שהבנת הוראות או חילוץ פרמטרים מתוך טקסט בעברית לא יעבדו בצורה אמינה.

איך המודל מחזיר את קריאות הפונקציה?

הוא מקבל הגדרות בפורמט JSON בתוך הפרומפט של המערכת, ופולט קריאות תחביריות בסגנון פייתון בין תגיות ייעודיות. המערכת שלכם צריכה לפרסר את הטקסט הזה, להריץ את הקוד, ולהחזיר לו את התשובה כדי שינסח תגובה סופית.

איך מריצים

במשקל של 2.2 גיגה בייט בפורמט bfloat16, המודל הזה רץ כמעט על כל דבר. אפשר להעלות אותו עם transformers, ויש גם גרסת GGUF שמתאימה ישירות ל־llama.cpp על מחשב נייד, טלפון או מעבד חלש בלי כרטיס מסך ייעודי. ההרצה דורשת טמפרטורה אפס כדי לקבל קריאות עקביות בלי הזיות תחביריות.

הבחירה בין הרצה מקומית לבין שירות ענן תלויה רק בזמינות ובחומרה שלכם. אם אתם בונים מערכת שצריכה לעבוד אופליין ברכב או במכשיר קצה, זה בדיוק המקום להריץ לבד. אם המוצר שלכם יושב בשרת מרכזי עם חיבור יציב לרשת, שירותי API קיימים יתנו לכם יותר דיוק בלי לתחזק שרתים.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="LiquidAI/LFM2-1.2B-Tool")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

10 קבצים במאגר, 2.2 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון מוגדר כמותאם אישית ולא כרישיון קוד פתוח סטנדרטי. כדי להשתמש בו במוצר מסחרי צריך לבדוק את התנאים המשפטיים המדויקים באתר החברה ולוודא שאין הגבלות שימוש או חובת תשלום בהפצה מסחרית רחבה.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗