liquid
LiquidAI: LFM2.5-2.6B
liquid/lfm-2.5-2.6b
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
liquid/lfm-2.5-2.6b es un modelo compacto de Liquid AI, solo de texto, presentado para cargas de trabajo locales y orientadas a agentes. Su ficha describe una ventana de contexto amplia, cobertura multilingüe, llamadas a herramientas y razonamiento siempre activo; el catálogo de OpenRouter confirma entrada y salida de texto con parámetros para herramientas y salidas estructuradas. Los resultados reportados por el proveedor destacan una ejecución local eficiente y alto rendimiento, pero la evidencia disponible se limita a su documentación y al catálogo, por lo que conviene validarla en la carga de trabajo prevista.[1][2]
Puntos fuertes
- Diseñado para despliegue local y en el borde, con inferencia en CPU, GPU y Apple Silicon reportada como eficiente por el proveedor.[2]
- Ajustado para flujos de agentes y ofrece llamadas a herramientas, salidas estructuradas, controles de razonamiento y otros parámetros orientados a producción.[1][2]
- Combina una ventana de contexto amplia con compatibilidad multilingüe, incluidos inglés, español y portugués.[2]
Limitaciones
- Liquid AI desaconseja usar esta variante para programación agéntica y tareas que dependen de mucho conocimiento.[2]
- El razonamiento es obligatorio y no opcional, lo que puede no convenir cuando se necesitan respuestas directas sin una fase de reflexión.[1][2]
- El paquete de evidencia incluye documentación del proveedor y una ficha de catálogo, pero ninguna revisión independiente; valide calidad, latencia, memoria y fiabilidad en las cargas previstas.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Asistentes y agentes locales o sensibles a la privacidad que requieran herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
- Extracción de datos, generación aumentada por recuperación y procesamiento de contexto largo cuando la orientación del proveedor se ajuste a la tarea.[1][2]
- Prototipos multilingües tras comprobar los idiomas necesarios y la precisión del dominio.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · LiquidAI: LFM2.5-2.6BFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · LiquidAI: LFM2.5-2.6BFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
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...
Especificaciones
- ID del modelo
- liquid/lfm-2.5-2.6b
- ID canónico
- liquid/lfm-2.5-2.6b-20260811
- Creador
- liquid
- Añadido a OpenRouter
- 11.08.2026
- Longitud de contexto
- 128,000
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.350 / salida $0.500
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- 13.11.2026
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | CC — por debajo de la franja B | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 7.7 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
Los detalles de proveedores no están disponibles ahora; los datos del catálogo anteriores no se ven afectados.
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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