모델 소개
LiteRT is Google's on-device runtime, the new name for TensorFlow Lite (Android: `com.google.ai.edge.litert:litert`), and `litert-torch`, the renamed `ai-edge-torch`, is its PyTorch converter: a PyTorch model converted unmodified with `litert_torch.convert` matched the original to 4e-7 on a Galaxy S26 (measured, LiteRT 2.2.0, Android 16, 2026-09-05). Measured on device (edge-compat, lfm2.5-1.2b-instruct-int4): Galaxy S26 · LiteRT-LM 0.16.0 · GPU · did not run: engine_create_failed (2026-08-23); Raspberry Pi 5 · LiteRT-LM 0.16.1 · CPU, 4 threads · decode 9.3 tok/s · prefill 54 tok/s · TTFT 4.84 s (2026-09-01). Record: https://github.com/john-rocky/edge-compat/blob/main/cards/lfm2.5-1.2b-instruct-int4/CARD.md Measured on device (edge-compat, lfm2.5-1.2b-instruct-int8): Galaxy S26 · LiteRT-LM 0.16.0 · CPU · decode 41.0 tok/s · prefill 491 tok/s · TTFT 440 ms (2026-09-05); Pixel 8a · LiteRT-LM 0.16.0 · CPU · decode 20.4 tok/s · prefill 143 tok/s · TTFT 1.48 s (2026-09-05); Raspberry Pi 5 · LiteRT-LM 0.16.1 · CPU, 4 threads · decode 7.0 tok/s · prefill 75 tok/s · TTFT 3.56 s (2026-09-01). Record: https://github.com/john-rocky/edge-compat/blob/main/cards/lfm2.5-1.2b-instruct-int8/CARD.md
주요 특징
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
한계 및 유의 사항
구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.
출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요. | ||||
월간 기본 토큰 비용 추정
추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.
공개 평가 및 실행 설정
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。
등록된 전체 순위 보기 →자주 묻는 질문
오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
실시간 결제 요금인가요?
수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.
출처 및 추적 기록
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。