LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF
Model chat LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF dari unsloth memuat 1 miliar parameter ke dalam sebuah . LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by unsloth · 1B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key unsloth Anda. osFoundry menemukan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF
LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF berjalan di satu GPU konsumen 16GB (~1 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh muat di satu H100 80GB pada presisi FP16 (~3 GB).
LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF
Apakah LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF gratis untuk digunakan?
LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF?
Sekitar 1 GB pada kuantisasi Q4, atau 3 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF secara lokal?
Ya. LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF?
LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF di osFoundry?
Tempelkan API key unsloth Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh unsloth pada 21 Januari 2026. Sumber: https://huggingface.co/unsloth/LFM2.5-1.2B-Thinking-GGUF