Liquid AI
LFM2.5-VL-1.6BОткрытая
Liquid AI LFM2.5-VL-1.6B model with 32K context window, optimized for efficient general-purpose inference and processing.
Интеллект
65.0 #244
AAQI 30.0
Скорость вывода
395 t/s
TTFT 1.30 s · ITL 2.5 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.875 /1M
Вход $0.5/M · Выход $2/M
Контекст
32K
≈ 80 стр. A4 · макс. выход 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
LFM2.5-VL-1.6B
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.
Развёртывание API
Хосты и задержка
Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Groq
Cerebras
Together AI
DeepInfra
Fireworks AI
AWS Bedrock
Azure AIОценки по источникам
Оценки по категориям
Результаты бенчмарков
Детали модели
Дата выпуска
5 янв. 2026 г.
Параметры
1.6 billion
Лицензия
Open Weights
Контекстное окно
32,000 tokens
Цена ввода
$0.5/M
Цена вывода
$2/M
Скорость вывода
395 t/s
Время до первого токена
1.30 s
Оценка ежемесячного счёта
Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…
Цитирование и вставка
Бейдж GitHub Markdown
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}
}Бейдж оценки для README
Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.
Превью
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Ещё от Liquid AI
Альтернативные модели
Ближайшие альтернативы для LFM2.5-VL-1.6B по возможностям, цене и бенчмаркам.
