liquid
LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)
liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
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-embedding-350m:free es la ficha gratuita de OpenRouter para LFM2.5-Embedding-350M de Liquid AI, un bicodificador denso para recuperación multilingüe de contexto corto. El catálogo lo vincula con el modelo correspondiente de Hugging Face, cuya documentación indica vectores de documento de 1.024 dimensiones, límite de 512 tokens, similitud coseno y compatibilidad con 11 idiomas. Las tablas del proveedor cubren recuperación multilingüe y latencia de embeddings de consulta; OpenRouter indica que solicitudes y embeddings pueden conservarse. Valide el endpoint con su carga de trabajo.[1][2]
Puntos fuertes
- Diseño denso de doble codificador: un vector de 1.024 dimensiones por documento, comparado con similitud coseno.[1][2]
- Recuperación multilingüe y translingüe en 11 idiomas documentados.[2]
- El proveedor reporta mediciones multilingües en NanoBEIR y MKQA y baja latencia de consulta en entornos probados con llama.cpp y GPU empresarial.[2]
Limitaciones
- El límite de 512 tokens está orientado a pasajes cortos; los documentos largos requieren segmentación u otro modelo.[1][2]
- El uso directo requiere prefijos separados query: y document:; omitirlos puede reducir silenciosamente la calidad, y el paquete no muestra cómo el endpoint de OpenRouter los aplica.[1][2]
- La evidencia se limita a metadatos de OpenRouter y documentación de Liquid AI; no se aportó validación independiente. OpenRouter indica que solicitudes completadas y embeddings pueden conservarse para entrenamiento y lista una fecha de expiración.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Considérelo para búsqueda multilingüe de productos de comercio electrónico cuando los textos quepan en el límite de contexto.[2]
- Considérelo para recuperación de preguntas frecuentes o bases de conocimiento de soporte en flujos RAG tras probar la calidad con su contenido.[2]
- Puede servir para búsqueda semántica en archivos, correos, notas o documentos empresariales en idiomas admitidos, sujeto a controles de retención y segmentación.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)Fuentes 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-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...
Especificaciones
- ID del modelo
- liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
- ID canónico
- liquid/lfm-2.5-embedding-350m-20260818
- Creador
- liquid
- Añadido a OpenRouter
- 18.08.2026
- Longitud de contexto
- 512
- Modalidad
- text->embeddings
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- embeddings
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0 / salida $0
- 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 | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | — |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | salida: embeddings |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
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
Artículos relacionados
Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.