LFM2.5-Encoder-350M-PII-Detector
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探索 AI 模型 85001
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LiquidAIFind more details in the original model card: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B Then you can type `/image ` to add an image to the chat, then ask `What is in the image?` or any other question about the image. - Got questions or want to connect? Join our Discord community - If you are interested in custom solutions with edge deployment, please contact our sales team.
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LiquidAILFM2.5-VL-3B is a multimodal variant of LFM2.5, a family of hybrid models designed for **on-device deployment**. It builds on LFM2-VL-3B with further mid- and post-training. LFM2.5-VL-3B can process both text and images, and uses the LFM2.5-2.6B language model as its backbone, combined with a SigLIP2 NaFlex vision encoder. * **Better grounding**: Improved grounding and object detection with natural language queries. * **Better OCR**: Full page OCR with layout annotation. See layout annotation format for more information. * **Efficient inference**: 228 tok/s on an Apple M5 Max and 116 tok/s on an AMD Ryzen AI Max+ 395, in under 3.3 GB of memory. Find more information about LFM2.5-VL-3B in our release post.
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LiquidAILFM2.5 is a new generation of hybrid models developed by Liquid AI, specifically designed for edge AI and on-device deployment. It sets a new standard in terms of quality, speed, and memory efficiency. Find more details in the original model card: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-3B Then you can type `/image ` to add an image to the chat, then ask `What is in the image?` or any other question about the image.
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查看详情 ↗LFM2.5-VL-3B-MLX-4bit
LiquidAILFM2.5-VL-3B is a vision-language model built on the LFM2.5-2.6B backbone with a SigLIP2 NaFlex vision encoder (400M). It supports OCR, document comprehension, multilingual vision understanding, bounding box prediction, and function calling.
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查看详情 ↗LFM2.5-VL-3B-MLX-6bit
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查看详情 ↗LFM2.5-VL-3B-MLX-8bit
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查看详情 ↗LFM2.5-VL-450M
LiquidAILFM2.5‑VL-450M is Liquid AI's refreshed version of the first vision-language model, LFM2-VL-450M, built on an updated backbone LFM2.5-350M and tuned for stronger real-world performance. Find more about LFM2.5 family of models in our blog post. * **Enhanced instruction following** on vision and language tasks. * **Improved multilingual vision understanding** in Arabic, Chinese, French, German, Japanese, Korean, Portuguese and Spanish. * **Bounding box prediction and object detection** for grounded visual understanding. * **Function calling support** for text-only input. 🎥⚡️ You can try LFM2.5-VL-450M running locally in your browser with our real-time video stream captioning WebGPU demo 🎥⚡️
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LiquidAILFM2.5-VL is a new generation of vision models developed by Liquid AI, specifically designed for edge AI and on-device deployment. It sets a new standard in terms of quality, speed, and memory efficiency. Find more details in the original model card: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M Then you can type `/image ` to add an image to the chat, then ask `What is in the image?` or any other question about the image.
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查看详情 ↗LFM2-700M
LiquidAILFM2 is a new generation of hybrid models developed by Liquid AI, specifically designed for edge AI and on-device deployment. It sets a new standard in terms of quality, speed, and memory efficiency. We're releasing the weights of four post-trained checkpoints with 350M, 700M, 1.2B, and 2.6B parameters. They provide the following key features to create AI-powered edge applications: Due to their small size, **we recommend fine-tuning LFM2 models on narrow use cases** to maximize performance. They are particularly suited for agentic tasks, data extraction, RAG, creative writing, and multi-turn conversations. However, we do not recommend using them for tasks that are knowledge-intensive or require programming skills.
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LiquidAILFM2 is a new generation of hybrid models developed by Liquid AI, specifically designed for edge AI and on-device deployment. It sets a new standard in terms of quality, speed, and memory efficiency.
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LiquidAILFM2 is a new generation of hybrid models developed by Liquid AI, specifically designed for edge AI and on-device deployment. It sets a new standard in terms of quality, speed, and memory efficiency. We're releasing the weights of our first MoE based on LFM2, with 8.3B total parameters and 1.5B active parameters.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。