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LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)

Descrizione della fonte (inglese)

LFM2.5-2.6B is a compact reasoning model from Liquid AI. It is suited for agent workflows, data extraction, RAG, and long-context processing. Liquid advises against using it for agentic coding or...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
65.536 tokens
Output massimo
8192 tokens
Architettura
text->text
Tokenizer
Other
Limite di conoscenza
Non indicato
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
Gratuito
per milione di token
Output
Gratuito
per milione di token
API

Configurazione del modello

Parametri predefiniti

temperature
0.1
top_k
50
repetition_penalty
1.1

Ragionamento

Ragionamento obbligatorio
Sì
Parametri predefiniti
No
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"liquid/lfm-2.5-2.6b:free","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
text
Output
text
Ragionamento

No

API

Parametri API supportati

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Provider disponibili

1 Provider

Verificato: 23 settembre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

Liquid

fp8
Contesto
66K
Output massimo
8K
Input
Gratuito
Output
Gratuito
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato
liquid

1 modelli

Tutti i modelli
liquid logoliquid

LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)

LFM2.5-Embedding-350M is a text embedding model from Liquid AI. It produces 1,024-dimensional embeddings for retrieval and semantic search. Successful OpenRouter requests and embeddings may be retained and used to train...

Contesto
1K
Input
text
Output
embeddings
Input: Gratuitoper milione di token
Vedi i dettagli del modello →