LFM2.5-2.6B-Base
קוד פתוחLiquidAIother2026-08-01
גרסת בסיס של 2.7 מיליארד פרמטרים שמיועדת לאימון המשך והרצה מקומית. היא מתאימה למי שרוצה חלון הקשר עצום של 128 אלף טוקנים בלי לשרוף משאבי שרת כבדים.
- 2.7Bפרמטרים
- 128,000טוקנים בהקשר
- 5.0 GBמשקל הקבצים
- 32,145הורדות בחודש
מה זה
מדובר במודל היברידי קטן שמשלב 22 שכבות קונבולוציה קצרות עם 8 שכבות של Grouped-Query Attention. השילוב הזה נבנה כדי להוריד את עלויות החישוב בריצה מקומית על מחשבי קצה, תוך שמירה על חלון הקשר ארוך במיוחד של 131,072 טוקנים.
הוא אומן על נפח חריג של 34 טריליון טוקנים, מה שמעניק לו בסיס יציב מאוד ביחס לגודל שלו. בניגוד לגרסת ההמשך המיושרת, הדגם הזה הוא שלד טקסט נקי לחלוטין. הוא לא יודע לנהל שיחה ישירה עם משתמש מהקופסה, אלא נועד לשמש חומר גלם לאימון עצמאי, לתרגום או ללמידה מונחית על נתונים ארגוניים פרטיים.
מתאים ל
- אימון מודל לתחום מקצועי צר
משמש נקודת מוצא זולה לאימון המשך על מסמכים רפואיים או משפטיים.
- הטמעה על חומרת קצה
נפח קטן של 2.7 מיליארד פרמטרים שרץ מהר על מחשבים אישיים ללא שרת.
- ניתוח מסמכים ארוכים
תומך בחלון של מעל 128 אלף טוקנים שמאפשר עיבוד טקסטים גדולים מקומית.
איפה זה נופל
זהו מודל בסיס לא מכוונן, ולכן הוא לא יענה להוראות, לא יסרב לפקודות בעייתיות ויטה לפלוט המשכי טקסט שרירותיים אם לא תאמנו אותו בשיטות כמו SFT או DPO. עברית אינה מופיעה ברשימת השפות הנתמכות שלו, שכוללת שפות כמו אנגלית, ערבית, צרפתית והינדי, ולכן סביר להניח שיכולות עיבוד העברית שלו חלשות או לא שמישות כלל ללא אימון נוסף.
אותה משפחה
LFM2.5 יצא ב־15 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן, והשאר בעמוד המפרסם.
שאלות
נפוצות
אפשר להשתמש במודל הזה ישירות לצ'אטבוט?
לא. זו גרסת בסיס שלא עברה יישור להוראות. בשביל צ'אט או סוכנים עצמאיים עדיף להוריד את גרסת ה־LFM2.5 הרגילה שעברה פוסט־טריינינג מתאים.
האם המודל מבין ומייצר עברית בצורה טובה?
עברית לא נכללת ברשימת השפות הרשמית שהוגדרה באימון שלו. אם אתם צריכים תוצרים בעברית תצטרכו לאמן אותו מחדש על דאטה מתאים בעזרת כלים כמו Unsloth.
איזה זיכרון נדרש כדי לבצע fine-tuning?
כוונון מלא בשרת ידרוש כרטיס מקצועי, אבל שימוש ב־LoRA דרך ספריות כמו Unsloth או TRL מאפשר לאמן אותו גם על כרטיסי מסך סטנדרטיים עם 16 עד 24 גיגה זיכרון.
איך מריצים
המשקל הכולל של הקבצים עומד על 5 גיגה בייט, כך שכרטיס מסך ביתי בודד עם 8 עד 16 גיגה זיכרון מריץ אותו בקלות בפורמט bfloat16. הקוד דורש ספריית transformers בגרסה 5 ומעלה, אך יש תמיכה מובנית גם ב־vLLM ו־SGLang לסביבות שרת, וכן המרות רשמיות לפורמטים כמו GGUF למעבדים רגילים ו־MLX למחשבי מק.
אם אתם לא מתכננים לבצע אימון מחדש או כוונון עדין, אין סיבה להוריד את גרסת הבסיס הזו. עדיף לקחת ישירות את הגרסה שעברה פוסט־טריינינג, או להשתמש בשרותי API חיצוניים שמציעים את מודלי Liquid מוכנים לעבודה.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base")
print(pipe("שלום"))הקבצים
9 קבצים במאגר, 5.0 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.
הרישיון
הרישיון מוגדר כ־other ואינו מפורט במלואו בעמוד המודל. המשמעות היא שאסור להניח שמותר להשתמש בו במוצר מסחרי באופן חופשי. לפני שילוב שלו במערכות שלכם, חובה להיכנס לתיעוד של Liquid AI או ליצור קשר עם צוות המכירות שלהם כדי לברר את תנאי ההפצה המדויקים.