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LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

新上架第 1 版 · 更新于

概览

LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统,有 12 种推理模式和 12 种指令模式,在提示词里切换。2.7B 测试版,供本地运行。

LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python 和 pip
  • 一个 GGUF 运行工具
  • 放你所选量化版的磁盘空间
  • 至少 24,000 个 token 的上下文窗口,模型卡强烈建议
用在
  • 能加载 GGUF 文件的运行工具,在 Windows、macOS 或 Linux 上
  • 聊天,在提示词里输入模式标签
  • API,模型卡说可以通过关键词切换模式
  • Windows、macOS 或 Linux,用于下载文件,需要 Python
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download DavidAU/LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这个仓库放的是 LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本,由 DavidAU 修改。它加入了一个叫 Turbo Brilliance 的系统,给模型提供 12 种推理模式和 12 种指令模式。你可以用提示词里的标签、API 或关键词切换,随时换模式。模型约有 2.7B 参数,Hugging Face 估计 4 位时约 1.3 GB。

适合谁

在自己电脑上运行小模型,并喜欢调设置的人。模型卡把基础模型描述为通用模型,带有工具调用和代理训练。它称这个版本是测试版,所以可能有些粗糙。

谁在用,怎么用
IndustryWho uses itHow they use itExample
本地 AI爱好者运行带可切换模式的小模型对同一个提示词试一个推理模式和一个指令模式
写作创作者按指定长度起草长文要求写一个长场景,并说明想要的长度
软件开发者通过本地 API 调用模型在请求里用关键词切换模式
AI 研究爱好者对比不同的量化级别在同一个任务上运行较低和较高的量化版

如果你想要一个有文档、有实测基准分数的普通发布版,可以跳过它,因为模型卡是测试版,其中的说法出自作者本人。

用在哪里

  • 能加载 GGUF 文件的运行工具,在 Windows、macOS 或 Linux 上
  • 聊天,在提示词里输入模式标签
  • API,模型卡说可以通过关键词切换模式
  • Windows、macOS 或 Linux,用于下载文件,需要 Python
Use caseWhoWhat they get back
聚焦的回答爱好者按你选的推理或指令模式生成的回复
长输出写作者按模型卡所说,约 2k 到 12k 个 token 或更多的文字
模式测试爱好者一种对比各个模式表现的方法

如何设置

你需要 Python 和 pip 来下载文件,还需要一个能运行 GGUF 模型的工具。这个页面里的模型卡被截断了,所以完整的运行步骤没有显示。请按你所用工具自己的说明加载 GGUF 文件。

  • Python 和 pip
  • 一个 GGUF 运行工具
  • 放你所选量化版的磁盘空间
  • 至少 24,000 个 token 的上下文窗口,模型卡强烈建议
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 下载这个仓库。
  3. 在运行工具里加载一个量化版,并设置模型卡的数值。
pip install -U huggingface_hub
hf download DavidAU/LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

模型卡说,量化级别越高,新模式的表现越好。它点名 MAX 量化版和 BF16 文件是最好的。它还说,要进行多轮对话,就把上下文设为 128k 的最大值。

模型卡建议的设置
SettingCard's testersLiquidAI
Temperature.5 到 10.1
Top K6450
Repetition penalty1,也就是关闭1.1
Top P0.95未给出
Min P0.05未给出

如何使用

开始聊天,用模型卡列出的标签选一个推理或指令模式。模式列表在模型卡可见部分的下方,请到那里去看。如果需要特定的长度,就写明,因为模型卡说模型会遵守。

ToolWhat it does
Reasoning modes十二种模式,在模型思考之前让它聚焦
Instruct modes十二种直接回答的模式,加到原本没有这种模式的模型上
Help system内置在模型里的交互式帮助,用来选模式
Context setting建议至少 24,000 个 token,模型最大为 131,000

示例

你加载一个量化版,设置好温度和上下文,然后在提示词开头加一个模式标签,要求写一篇指定长度的短故事。模型会按那个模式回答。模型卡说缓存应保持关闭。

新手与专家

如果你是新手,先从 4 位文件开始,照抄模型卡的设置,对一个提示词试一个模式。如果回答感觉偏弱,再换更高的量化版。

对熟悉的人来说,模型卡把这个模式系统描述为在模型开始推理之前注入的指令。它还说基础模型有 2.69B 参数。模型卡对质量的说法出自作者本人,这个页面没有显示修改后模型的基准分数。

  1. 下载一个量化版
  2. 在 GGUF 运行工具里加载
  3. 设置上下文和采样参数
  4. 在提示词里加一个模式标签
  5. 阅读回答

注意事项

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有列出费用,你用的是自己的电脑
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face 下载文件,模型卡没有提到它还会接触其他内容
  • Not for: 需要稳定发布版的场合,因为模型卡称它是测试版
  • 基础模型自己的基准数据在模型卡更靠后的部分,这个页面里被截掉了

README 和文件

README

LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统,有 12 种推理模式和 12 种指令模式,在提示词里切换。2.7B 测试版,供本地运行。

由 DavidAU 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这个仓库放的是 LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本,由 DavidAU 修改。它加入了一个叫 Turbo Brilliance 的系统,给模型提供 12 种推理模式和 12 种指令模式。你可以用提示词里的标签、API 或关键词切换,随时换模式。模型约有 2.7B 参数,Hugging Face 估计 4 位时约 1.3 GB。

适合谁:在自己电脑上运行小模型,并喜欢调设置的人。模型卡把基础模型描述为通用模型,带有工具调用和代理训练。它称这个版本是测试版,所以可能有些粗糙。

Title: 谁在用,怎么用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
本地 AI | 爱好者 | 运行带可切换模式的小模型 | 对同一个提示词试一个推理模式和一个指令模式
写作 | 创作者 | 按指定长度起草长文 | 要求写一个长场景,并说明想要的长度
软件 | 开发者 | 通过本地 API 调用模型 | 在请求里用关键词切换模式
AI 研究 | 爱好者 | 对比不同的量化级别 | 在同一个任务上运行较低和较高的量化版

如果你想要一个有文档、有实测基准分数的普通发布版,可以跳过它,因为模型卡是测试版,其中的说法出自作者本人。

用在哪里:

  • 能加载 GGUF 文件的运行工具,在 Windows、macOS 或 Linux 上
  • 聊天,在提示词里输入模式标签
  • API,模型卡说可以通过关键词切换模式
  • Windows、macOS 或 Linux,用于下载文件,需要 Python
Use case | Who | What they get back
聚焦的回答 | 爱好者 | 按你选的推理或指令模式生成的回复
长输出 | 写作者 | 按模型卡所说,约 2k 到 12k 个 token 或更多的文字
模式测试 | 爱好者 | 一种对比各个模式表现的方法

如何设置:你需要 Python 和 pip 来下载文件,还需要一个能运行 GGUF 模型的工具。这个页面里的模型卡被截断了,所以完整的运行步骤没有显示。请按你所用工具自己的说明加载 GGUF 文件。

  • Python 和 pip
  • 一个 GGUF 运行工具
  • 放你所选量化版的磁盘空间
  • 至少 24,000 个 token 的上下文窗口,模型卡强烈建议
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 下载这个仓库。
  3. 在运行工具里加载一个量化版,并设置模型卡的数值。
pip install -U huggingface_hub
hf download DavidAU/LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

模型卡说,量化级别越高,新模式的表现越好。它点名 MAX 量化版和 BF16 文件是最好的。它还说,要进行多轮对话,就把上下文设为 128k 的最大值。

Title: 模型卡建议的设置
Setting | Card's testers | LiquidAI
Temperature | .5 到 1 | 0.1
Top K | 64 | 50
Repetition penalty | 1,也就是关闭 | 1.1
Top P | 0.95 | 未给出
Min P | 0.05 | 未给出

如何使用:开始聊天,用模型卡列出的标签选一个推理或指令模式。模式列表在模型卡可见部分的下方,请到那里去看。如果需要特定的长度,就写明,因为模型卡说模型会遵守。

Tool | What it does
Reasoning modes | 十二种模式,在模型思考之前让它聚焦
Instruct modes | 十二种直接回答的模式,加到原本没有这种模式的模型上
Help system | 内置在模型里的交互式帮助,用来选模式
Context setting | 建议至少 24,000 个 token,模型最大为 131,000

示例:你加载一个量化版,设置好温度和上下文,然后在提示词开头加一个模式标签,要求写一篇指定长度的短故事。模型会按那个模式回答。模型卡说缓存应保持关闭。

新手与专家:如果你是新手,先从 4 位文件开始,照抄模型卡的设置,对一个提示词试一个模式。如果回答感觉偏弱,再换更高的量化版。

对熟悉的人来说,模型卡把这个模式系统描述为在模型开始推理之前注入的指令。它还说基础模型有 2.69B 参数。模型卡对质量的说法出自作者本人,这个页面没有显示修改后模型的基准分数。

下载一个量化版
在 GGUF 运行工具里加载
设置上下文和采样参数
在提示词里加一个模式标签
阅读回答

注意事项:

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有列出费用,你用的是自己的电脑
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face 下载文件,模型卡没有提到它还会接触其他内容
  • Not for: 需要稳定发布版的场合,因为模型卡称它是测试版
  • 基础模型自己的基准数据在模型卡更靠后的部分,这个页面里被截掉了

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:text generation
  • 参数量:2.7B
  • Weights: about 1.3 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: GGUF
  • 最近 30 天下载:18,225
  • 点赞:191
  • 许可证:apache-2.0
  • 语言:ar, zh, en, fr, de, hi, id, it
  • 基于:LiquidAI/LFM2.5-2.6B
  • Fine-tunes: 1
  • 标签:gguf, liquid, lfm2.5, edge, turbo-brilliance, text-generation, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/DavidAU/LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF
  • 文件:https://huggingface.co/DavidAU/LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download DavidAU/LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  6 KB

1 个文件,共 6 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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