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LFM2.5-Embedding-350M : prix, contexte et caractéristiques

Mise à jour le 25 septembre 2026Source : OpenRouterLiquidAI

Prix
variante gratuiteselon la source
Contexte
512tokens
Sortie max
460tokens
Disponible
18/08/2026via API

En bref

LFM2.5-Embedding-350M est un modèle d'embeddings édité par LiquidAI, disponible depuis le 18 août 2026. Il traite du texte en entrée pour produire des vecteurs (embeddings) en sortie, avec une fenêtre de contexte de 512 tokens et une limite de sortie de 460 tokens. Selon la description publiée, il génère des embeddings destinés à la recherche sémantique. Le prix n'est pas communiqué à la date de vérification du 25 septembre 2026, seule une variante gratuite étant référencée sur OpenRouter sans tarif payant associé.

Fiche complète

Éditeur
LiquidAI
Famille
LiquidAI
Type
Embeddings
Identifiant API
liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free
Entrées
texte
Sorties
vecteurs
Prix
variante gratuite
Contexte
512 tokens
Sortie maximale
460 tokens
Fonctions
aucune déclarée par la source
Dépôt Hugging Face
LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M
Coupure des connaissances
non communiquée
Statut
Actif

Ce qu'on sait

  • Modalités, date de disponibilité et identifiant d'API (OpenRouter)
  • Fenêtre de contexte (OpenRouter)

Ce qu'on ne sait pas encore

  • Prix : variante gratuite
  • Date de coupure des connaissances : non communiquée
  • Nombre de paramètres : non publié par la source
  • Scores de benchmark : le radar n'en affiche aucun sans source primaire

Pour aller plus loin

Famille LiquidAI

LFM2.5-Embedding-350M fait partie de la gamme de modèles développés par LiquidAI.

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Questions fréquentes

Quelles sont les capacités d'entrée et de sortie de LFM2.5-Embedding-350M ?

LFM2.5-Embedding-350M accepte 1 type d'entrée : le texte. En sortie, il produit des vecteurs (embeddings). Sa fenêtre de contexte est limitée à 512 tokens et sa génération maximale atteint 460 tokens.

Combien coûte LFM2.5-Embedding-350M ?

Le prix de LFM2.5-Embedding-350M est non communiqué à la date de vérification du 25 septembre 2026. La source indique que seule une variante gratuite est publiée, sans mentionner de tarif payant.

Quelle est la finalité de LFM2.5-Embedding-350M selon l'éditeur ?

Selon la description publiée par LiquidAI, LFM2.5-Embedding-350M est conçu pour produire des embeddings utilisés notamment pour la récupération d'information et la recherche sémantique.