Liquid AI
LFM2.5-VL-1.6Bओपन
Liquid AI LFM2.5-VL-1.6B model with 32K context window, optimized for efficient general-purpose inference and processing.
बुद्धिमत्ता
65.0 #244
AAQI 30.0
आउटपुट गति
395 t/s
TTFT 1.30 s · ITL 2.5 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.875 /1M
इनपुट $0.5/M · आउटपुट $2/M
कॉन्टेक्स्ट
32K
≈ 80 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
LFM2.5-VL-1.6B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
मॉडल विवरण
रिलीज़ तिथि
5 जन॰ 2026
पैरामीटर
1.6 billion
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
32,000 tokens
इनपुट कीमत
$0.5/M
आउटपुट कीमत
$2/M
आउटपुट गति
395 t/s
पहले टोकन तक का समय
1.30 s
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026lfm25vl16b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of LFM2.5-VL-1.6B},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/lfm2-5-vl-1-6b}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।
पूर्वावलोकन
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Liquid AI के अन्य मॉडल
वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर LFM2.5-VL-1.6B के निकटतम विकल्प।