LFM 3 1.7B
нейросеть
LFM 3 1.7B — компактная текстовая модель с контекстом 256K токенов, дообученная под агентов и вызов инструментов
Характеристики
- Входные данные
- текст, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 262 144 токена
- Макс. длина ответа
- 8 192 токена
- Уровни рассуждений
- низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает LFM 3 1.7B?
LFM 3 1.7B — компактная текстовая модель на 1,7 млрд параметров с контекстом 256K токенов, дообученная под агентные сценарии, вызов инструментов и структурированный вывод. Перед ответом она выстраивает рассуждение, поэтому увереннее работает там, где важен порядок шагов, а не мгновенная реакция. Небольшой размер делает её удобной для потоковых задач с предсказуемой стоимостью: длинный документ целиком помещается в окно, а ответ можно принять как JSON и передать дальше по цепочке. Через BotHub модель доступна из России без VPN и зарубежной карты, с оплатой в рублях по факту и без подписки — токены не сгорают. Она стоит в одном окне с остальными моделями: результат легко сравнить с более крупным вариантом на той же задаче и переключиться без переписывания интеграции, а единый OpenAI-совместимый API помогает встроить LFM 3 1.7B в мультимодельную систему. Компаниям доступны договор, счёт, ЭДО, админ-панель и лимиты. Сценарии: агенты и цепочки вызовов инструментов, разбор длинных договоров, извлечение полей в фиксированную схему, рефакторинг кода, служебные ассистенты в продукте.Частые вопросы о LFM 3 1.7B
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это компактная модель Liquid AI на 1,7 млрд параметров: отвечает на вопросы, разбирает документы, рассуждает перед ответом и вызывает функции. Контекст до 262 144 токенов позволяет работать с длинными материалами. Подходит для суммаризации, извлечения данных, простых ассистентов и сценариев, где важны скорость и умеренная нагрузка на бюджет.
Объём одного ответа ограничен 8192 токенами вывода, а входной контекст достигает 262 144 токенов. Сколько именно это займёт страниц, зависит от языка и разметки. Если нужен более длинный материал, его логично разбить на несколько запросов и собрать результат по частям.
Да, рассуждения перед ответом заявлены в возможностях модели: она может сначала пройти по шагам задачи, а затем выдать итог. Это пригодится там, где важен ход решения — разбор условий, проверка вычислений, логические задачи. Формат и подробность ответа вы задаёте сами в запросе.
Да, обе возможности поддерживаются: модель формирует вызовы функций с аргументами и возвращает структурированный JSON. Благодаря этому её можно встроить в агентские сценарии, обработку заявок или конвейеры, где ответ должен сразу разбираться программно, без ручного разбора текста.
На вход модель принимает текст и документы — их содержимое можно разбирать прямо в рамках запроса. Изображения, аудио и видео в перечне поддерживаемых входных форматов не значатся, поэтому для таких материалов стоит выбрать другую модель из каталога BotHub. Текстовые и документные задачи остаются её профилем.
Отдельных замеров по русскому языку в данных о модели нет, поэтому обещать уровень крупных моделей не станем. Речь идёт о компактной модели на 1,7 млрд параметров, и на сложных текстах её разумно проверить на собственных примерах. Пробные запросы в BotHub оплачиваются по факту, без подписки.