详细参数
适合场景
语义检索与 RAG
输入价格
公开资料未说明
最大输入
-
向量维度
公开资料未说明
嵌入模型
LFM2.5 Embedding 350M
LFM2.5 Embedding 350M 是 Liquid AI 于 2026 年 5 月发布的文本向量模型。
向量检索RAG端侧部署知识库检索嵌入retrieval开放权重embedding稳定版
快速入口
- 适合
- 语义检索与 RAG
- 价格
- 公开资料未说明
- 输入/输出
- 文本 → 向量
能力与信息
检索与索引
多语言
不支持
向量归一化
公开资料未说明
输入边界
最大输入
-
推荐切片
公开资料未说明
使用建议
适合场景
向量检索 / RAG / 端侧部署 / 知识库检索
输入与输出
输入形式
text
输出形式
vector
接入信息
调用名
LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M
API 基础地址
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M
调用协议
huggingface
主接口
model_download
接口说明
Liquid AI 官方 Hugging Face 开放权重向量模型。
发布时间
2026-05-05
价格与计费
计费摘要
输入价
公开资料未说明
输出价
公开资料未说明
缓存输入
公开资料未说明
币种
未标注
计费单位
1M Tokens
单位类型
未标注
价格说明
原始价格文案
未收录
补充说明
暂无
发布时间
2026-05-05
官方入口
成本估算
官方暂未公开这个模型的按量价格，可能按订阅、资源包或商业授权计费，接入前建议先向厂商询价。
资料核验 2026-04-16发布于 2026-05-05
同类模型对比
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文 | 发布 |
|---|---|---|---|---|
| LFM2.5 Embedding 350M Liquid AI / LFM · 本页 | 公开资料未说明 | 公开资料未说明 | - | 2026-05-05 |
| doubao-embedding-vision-251215 火山方舟 / 豆包 | ¥0.70 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 128K | - |
| doubao-embedding-vision-250615 火山方舟 / 豆包 | ¥0.70 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 128K | - |
| gme-Qwen2-VL-2B- Instruct 百度千帆 | ¥1.00 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 32K | - |
| Gemini Embedding 2 model Google / Gemini | $0.20 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 8K | 2026-03-01 |
按同类目里价格最接近的模型挑选，价格单位与口径以各自详情页为准。
调用示例
调用名 LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M，接口地址 https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M。示例里的 KEY 换成自己的密钥即可。
curl
curl https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M/v1")
response = client.chat.completions.create(
model="LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M",
messages=[{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}],
)
print(response.choices[0].message.content)常见问题
LFM2.5 Embedding 350M 多少钱？
官方暂未公开 LFM2.5 Embedding 350M 的按量价格，可能按订阅、资源包或商业授权计费，接入前建议先向 Liquid AI / LFM 询价。
LFM2.5 Embedding 350M 的上下文够用吗？
LFM2.5 Embedding 350M 的上下文长度官方资料暂未明确标注，接入前建议以官方文档为准。
怎么接入 LFM2.5 Embedding 350M？
调用名是 LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M，接口地址是 https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Embedding-350M，协议是 huggingface，按官方文档填密钥即可调用。
LFM2.5 Embedding 350M 能私有化部署吗？
LFM2.5 Embedding 350M 是闭源模型，一般只能通过 Liquid AI / LFM 的 API 或云厂商服务调用，需要私有化部署建议直接联系厂商谈商业方案。