Что означает архитектура A2B в модели LFM2.5-24B?

Это архитектура Mixture-of-Experts, где из общего числа в 24 млрд параметров активными являются 2.45 млрд, что обеспечивает баланс между мощностью рассуждений и скоростью работы.

Поддерживает ли модель работу с внешними инструментами на alltokens?

Да, модель специально оптимизирована для функций tool calling и может эффективно использоваться в качестве ядра для ИИ-агентов.

Каков максимальный объем контекста у данной модели?

Модель поддерживает работу с контекстным окном до 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать объемные документы и длинные диалоги.

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

LILiquidОбновлено: 13 октября 2026 г.

LFM2.5-24B-A2B — это инновационная модель от Liquid AI, использующая архитектуру Mixture-of-Experts с 2.45 млрд активных параметров. Она специализируется на глубоких рассуждениях перед ответом и оптимизирована для работы в качестве интеллектуального агента с поддержкой вызова инструментов.

Использовать через API

Метрики

Вход

13 ₽/M

Выход

125 ₽/M

Контекст

128k tokens

Параметры

Релиз

13 октября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_completion_tokensmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobs

Технический обзор

LFM2.5-24B-A2B — это модель рассуждений с использованием метода mixture-of-experts от Liquid AI, имеющая в общей сложности 24 миллиарда параметров, из которых 2,45 миллиарда активны. Модель всегда выполняет рассуждения перед тем, как дать ответ, и предназначена для агентов, которые используют вызов инструментов.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2BТекущая

Для чего

Контекст

128k

Цена ₽

13 / 125

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2BТекущая

128k

13 / 125

Модель

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

Для чего

Обе модели ориентированы на продвинутое логическое мышление и эффективную работу с контекстом при выполнении сложных задач.

Контекст

Цена ₽

31 / 93

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

31 / 93

Модель

inception/mercury-2.5-preview

Для чего

Модели имеют схожее позиционирование в качестве инструментов для создания автономных агентов и интеграции с внешними API.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

inception/mercury-2.5-preview

—

— / —

Когда выбирать

Необходима модель, которая выполняет цепочку рассуждений перед выдачей итогового результата
Требуется надежная работа с вызовом инструментов (tool calling) и структурированными данными
Нужна высокая производительность при обработке длинных контекстов до 128 000 токенов

Когда не выбирать

Требуются мультимодальные возможности, такие как анализ изображений или аудио
Необходима модель с максимальным количеством активных параметров для сверхсложных научных вычислений
Нужен мгновенный ответ без этапа предварительного рассуждения модели