Análise de inteligência, desempenho e preço do LFM2 24B A2B
Resumo do modelo
Velocidade
Verbosidade
LFM2 24B A2B está abaixo da média em inteligência em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante. O modelo aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 33k tokens.
LFM2 24B A2B alcança 6 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando abaixo da média entre os modelos comparáveis (mediana: 6).
| Raciocínio | Não Esta página mostra a versão sem raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante com raciocínio. |
|---|---|
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto |
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 33k ~49 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 23.8B |
| Parâmetros ativos | 2.3B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência |
| Licença | lfm 1.0 |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
Velocidade
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários
Intelligence Index vs. custo por tarefa do Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: pontuação
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. custo por tarefa do Intelligence Index
Custo
Custo por tarefa do Intelligence Index
Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index
Preços: acertos de cache, entrada e saída
Janela de contexto
Janela de contexto
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o LFM2 24B A2B
O LFM2 24B A2B foi lançado em 25 de fevereiro de 2026.
Liquid AI criou o LFM2 24B A2B.
LFM2 24B A2B alcança 6 pontos (estimativa) no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando abaixo da média entre outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 6).
Não, o LFM2 24B A2B não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.
LFM2 24B A2B aceita entrada em texto.
LFM2 24B A2B permite saída em texto.
Não, o LFM2 24B A2B não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.
Não, o LFM2 24B A2B não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.
LFM2 24B A2B tem uma janela de contexto de 33k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o LFM2 24B A2B é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.
LFM2 24B A2B tem 23,8 bilhões parâmetros (2,3 bilhões ativos).
LFM2 24B A2B é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 23,8 bilhões parâmetros no total, mas apenas 2,3 bilhões parâmetros ativos são usados durante a inferência.
LFM2 24B A2B foi lançado sob a licença lfm 1.0. O uso comercial é permitido com restrições. Ver licença
LFM2 24B A2B alcança 6 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
LFM2 24B A2B é um modelo de pesos abertos que pode ser auto-hospedado. Ver provedores
LFM2 24B A2B é um modelo de pesos abertos que pode ser baixado e auto-hospedado. Comparar provedores