LFM2.5-1.2B-Instruct
LFM2.5-1.2B-Instruct (unsloth, 2026) — это 1-миллиардная параметрическая чат модель. LFM2.5-1.2B-Instruct is an open-weights chat model with roughly 1 billion parameters.
by unsloth · 1B параметров
Лучше всего подходит для
Способы использования LFM2.5-1.2B-Instruct в osFoundry
Подключите со своим ключом (BYOK)
Откройте диалог ключей и вставьте ваш API-ключ unsloth. osFoundry автоматически обнаружит LFM2.5-1.2B-Instruct — назначьте её на роль Maestro (router, direct, orchestrator или fallback) во вкладке Pipeline, и она будет доступна в каждом чате. Ваш ключ, ваш аккаунт у провайдера — без наценки на токены.
Разверните выделенный эндпоинт
LFM2.5-1.2B-Instruct распространяется с открытыми весами — запускайте её локально бесплатно или разверните выделенный GPU-эндпоинт в вашем рабочем пространстве для зарезервированных мощностей без ограничений по частоте запросов.
Используйте в Room App
Room App объявляют функции ИИ в своём манифесте, а затем вызывают их через invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Вызывайте из своих приложений
После подключения модели к вашему рабочему пространству вы можете разместить её как API и обращаться к ней из своих сервисов, скриптов или CI — за пределами osFoundry.
На каком оборудовании можно запустить LFM2.5-1.2B-Instruct
LFM2.5-1.2B-Instruct работает на одном потребительском GPU объёмом 16 ГБ (~1 ГБ VRAM с запасом для KV-кэша). Инференс с полной точностью помещается на одной H100 80GB при точности FP16 (~3 ГБ).
LFM2.5-1.2B-Instruct в сравнении с похожими моделями
| Модель | Организация | Параметры | Контекст | Цена ввода | Самостоятельный хостинг |
|---|
| LFM2.5-1.2B-Instruct | unsloth | 1B | — | Free (local) | Да |
| Falcon-H1-0.5B-Instruct | tiiuae | 1B | — | Free (local) | Да |
| Qwen3-0.6B | litert-community | 1B | — | Free (local) | Да |
| Janus-Pro-1B | deepseek-ai | 1B | — | Free (local) | Да |
Лицензия
Не указано — Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием.
Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Частые вопросы о LFM2.5-1.2B-Instruct
Бесплатна ли LFM2.5-1.2B-Instruct в использовании?
LFM2.5-1.2B-Instruct можно бесплатно запускать локально на собственном оборудовании. Хостинговый доступ через osFoundry тарифицируется (ввод Free (local), вывод Free (local)). Вы можете переключаться между локальным и хостинговым режимами в любой момент.
Можно ли использовать LFM2.5-1.2B-Instruct в коммерческих целях?
Коммерческое использование разрешено с условиями. Условия лицензии не указаны — проверьте карточку исходной модели перед коммерческим использованием. Сверьтесь с документацией исходного проекта.
Сколько VRAM требуется для LFM2.5-1.2B-Instruct?
Приблизительно 1 ГБ при квантизации Q4 или 3 ГБ при полной точности FP16. Помещается на одном потребительском GPU объёмом 24 ГБ.
Можно ли запустить LFM2.5-1.2B-Instruct локально?
Да. LFM2.5-1.2B-Instruct имеет открытые веса и работает локально на GPU рабочей станции. Локальная среда выполнения osFoundry берёт на себя загрузку модели, квантизацию и маршрутизацию.
В чём LFM2.5-1.2B-Instruct лучше всего?
LFM2.5-1.2B-Instruct хорошо подходит для text generation.
Как использовать LFM2.5-1.2B-Instruct в osFoundry?
Вставьте свой API-ключ unsloth в диалог ключей (или разверните открытые веса для моделей с возможностью самостоятельного хостинга), назначьте LFM2.5-1.2B-Instruct на роль Maestro во вкладке Pipeline, а затем используйте её в чате, в Room App через invokeAI или в собственных приложениях.
Опубликовано unsloth 6 января 2026 г.. Источник: https://huggingface.co/unsloth/LFM2.5-1.2B-Instruct