モデル情報

LFM2.5-230M

unsloth · LFM2.5-230M

LFM2.5 is a family of hybrid models designed for **on-device deployment**. It builds on the LFM2 architecture with extended pre-training and reinforcement learning. We recommend using it for data extraction and lightweight on-device agentic pipelines. It is not recommended for reasoning-heavy workloads such as advanced math, code generation, or creative writing. 1. **Function definition**: Provide the list of tools as a JSON object in the system prompt, or use `tokenizer.apply_chat_template()` with `tools=...`. 2. **Function call**: By default, LFM2.5 writes Pythonic function calls (a Python list between ` ` and ` ` special tokens), as the assistant answer. You can override this behavior by asking the model to output JSON function calls in the system prompt. 3. **Function execution**: Execute the call and return the result with the `tool` role. 4. **Final answer**: LFM2.5 interprets the tool output and returns a plain-text answer addressing the original prompt.

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コンテキスト長32,768 Token
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モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/10/31 08:09:50
OVERVIEW

モデル紹介

LFM2.5 is a family of hybrid models designed for **on-device deployment**. It builds on the LFM2 architecture with extended pre-training and reinforcement learning. We recommend using it for data extraction and lightweight on-device agentic pipelines. It is not recommended for reasoning-heavy workloads such as advanced math, code generation, or creative writing. 1. **Function definition**: Provide the list of tools as a JSON object in the system prompt, or use `tokenizer.apply_chat_template()` with `tools=...`. 2. **Function call**: By default, LFM2.5 writes Pythonic function calls (a Python list between ` ` and ` ` special tokens), as the assistant answer. You can override this behavior by asking the model to output JSON function calls in the system prompt. 3. **Function execution**: Execute the call and return the result with the `tool` role. 4. **Final answer**: LFM2.5 interprets the tool output and returns a plain-text answer addressing the original prompt.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。