liquid
LiquidAI: LFM2.5-2.6B
liquid/lfm-2.5-2.6b
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
liquid/lfm-2.5-2.6b é um modelo compacto da Liquid AI, somente de texto, apresentado para cargas de trabalho locais e orientadas a agentes. A ficha do modelo descreve uma janela de contexto ampla, cobertura multilíngue, chamadas de ferramentas e raciocínio sempre ativo; o catálogo da OpenRouter confirma entrada e saída de texto com parâmetros para ferramentas e saídas estruturadas. Os resultados informados pelo fornecedor destacam execução local eficiente e alta taxa de saída, mas a evidência fornecida se limita à documentação e ao catálogo, portanto a adequação deve ser validada na carga de trabalho pretendida.[1][2]
Pontos fortes
- Projetado para implantação local e na borda, com inferência em CPU, GPU e Apple Silicon relatada como eficiente pelo fornecedor.[2]
- Ajustado para fluxos de agentes e oferece chamadas de ferramentas, saídas estruturadas, controles de raciocínio e outros parâmetros voltados à produção.[1][2]
- Combina uma janela de contexto ampla com suporte multilíngue, incluindo inglês, espanhol e português.[2]
Limitações
- A Liquid AI desaconselha o uso desta variante para programação agêntica e tarefas que exigem grande volume de conhecimento.[2]
- O raciocínio é obrigatório, não opcional, o que pode ser inadequado quando são necessárias respostas diretas sem uma fase de reflexão.[1][2]
- O pacote de evidências contém documentação do fornecedor e uma listagem de catálogo, mas nenhuma revisão independente; valide qualidade, latência, memória e confiabilidade nas cargas previstas.[1][2]
Onde usar
- Assistentes e agentes locais ou sensíveis à privacidade que precisem de ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
- Extração de dados, geração aumentada por recuperação e processamento de contexto longo quando as recomendações do fornecedor se encaixarem na tarefa.[1][2]
- Protótipos multilíngues após testar os idiomas necessários e a precisão no domínio.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · LiquidAI: LFM2.5-2.6BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · LiquidAI: LFM2.5-2.6BFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- liquid/lfm-2.5-2.6b
- ID canônico
- liquid/lfm-2.5-2.6b-20260811
- Criador
- liquid
- Adicionado ao OpenRouter
- 11.08.2026
- Comprimento de contexto
- 128,000
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.350 / saída $0.500
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- 13.11.2026
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | CC — abaixo da faixa B | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 7.7 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
Os detalhes de provedores estão indisponíveis agora; os dados do catálogo acima não são afetados.
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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