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

liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free

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-embedding-350m:free é a listagem gratuita do OpenRouter para o LFM2.5-Embedding-350M da Liquid AI, um biencoder denso para recuperação multilíngue de contexto curto. O catálogo o vincula ao modelo correspondente no Hugging Face, cuja documentação informa vetores de documento de 1.024 dimensões, limite de 512 tokens, similaridade de cosseno e compatibilidade com 11 idiomas. As tabelas do fornecedor cobrem recuperação multilíngue e latência de embeddings de consulta; o OpenRouter informa que solicitações e embeddings podem ser retidos. Valide o endpoint com sua carga de trabalho.[1][2]

Pontos fortes

Arquitetura densa de codificador duplo: um vetor de 1.024 dimensões por documento, comparado por similaridade de cosseno.[1][2]
Recuperação multilíngue e entre idiomas em 11 línguas documentadas.[2]
O fornecedor reporta medições multilíngues em NanoBEIR e MKQA e baixa latência de consulta em ambientes testados com llama.cpp e GPU corporativa.[2]

Limitações

O limite de 512 tokens é voltado a passagens curtas; documentos longos exigem segmentação ou outro modelo.[1][2]
O uso direto exige prefixos separados query: e document:; omiti-los pode reduzir silenciosamente a qualidade, e o pacote não mostra como o endpoint do OpenRouter os aplica.[1][2]
A evidência se limita a metadados do OpenRouter e documentação da Liquid AI; não houve validação independente. O OpenRouter informa que solicitações concluídas e embeddings podem ser retidos para treinamento e lista uma data de expiração.[1][2]

Onde usar

Considere para busca multilíngue de produtos de comércio eletrônico quando os textos couberem no limite de contexto.[2]
Considere para recuperação de perguntas frequentes ou bases de conhecimento de suporte em fluxos RAG após testar a qualidade com seu conteúdo.[2]
Pode servir para busca semântica em arquivos, e-mails, notas ou documentos empresariais em idiomas compatíveis, sujeito a verificações de retenção e segmentação.[1][2]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
[2] Model documentation · LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)Fontes 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-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...

Especificações

ID do modelo: liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
ID canônico: liquid/lfm-2.5-embedding-350m-20260818
Criador: liquid
Adicionado ao OpenRouter: 18.08.2026
Comprimento de contexto: 512
Modalidade: text->embeddings
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: embeddings
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0 / saída $0
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	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	saída: embeddings

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

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

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.