Modellvergleich

LFM2 24B A2B
vs. LFM2.5-VL-1.6B

Vergleich von 2 KI-Modellen · 7 Benchmarks · Liquid AI

Empfehlung

Liquid AI logo LFM2 24B A2B 8 Metrik-Siege

Staerkste Bereiche: Durchsatz, Reasoning, Intelligenz

Niedrigster Preis

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LFM2.5-VL-1.6B

$0.00/1M Eingabepreis

Bestes Reasoning

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LFM2 24B A2B

20.8 Reasoning-Score

Kombiniert verfuegbare Reasoning-Benchmarks

Bestes Coding

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LFM2 24B A2B

3.6 Coding-Index

Composite Indices

Higher is better; speed and price are normalized

Standard Benchmarks

Only benchmarks with data are shown

Wichtige Unterschiede

Preisunterschied

LFM2.5-VL-1.6B ist ∞x guenstiger bei Eingabetokens als LFM2 24B A2B.

Reasoning-Unterschied

LFM2 24B A2B liegt 7.4 Punkte vor LFM2.5-VL-1.6B beim Reasoning.

Coding-Unterschied

LFM2 24B A2B liegt 2.6 Punkte vor LFM2.5-VL-1.6B beim Coding.

Top-Wahl-Begruendung

LFM2 24B A2B gewinnt 8 messbare Kategorien, darunter Durchsatz, Reasoning, Intelligenz, Coding.

Live compare

Response Face-Off

Sende einen Prompt an die ausgewaehlten Modelle und vergleiche Antwortqualitaet mit Live-Metriken zu Tempo und Kosten.

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tok/s

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Welche Antwort war nuetzlicher?

KI-Chat

Mit 80+ Modellen chatten

Inference-API

EU-gehostete Inferenz

Vollständiger Vergleich

Metrik
Top-Wahl
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Liquid AI
Preise pro 1 Mio. Tokens
Input-Kosten $0.03/1M$0.00/1M
Output-Kosten $0.12/1M$0.00/1M
Gemischt (3:1) $0.05/1M
Spezifikationen
Anbieter Liquid AILiquid AI
Veröffentlichung 25. Feb. 20265. Jan. 2026
Leistung & Geschwindigkeit
Durchsatz 118.3 tok/s
TTFT 299ms
Latenz 299ms
Composite-Indizes
Wert-Score 100.0
Reasoning-Score 20.813.4
Intelligenz 10.56.2
Coding 3.61.0
Standard-Benchmarks
GPQA 47.4%28.9%
HLE 4.4%5.1%
SciCode 10.9%3.0%
LCR 0.0%0.0%
IFBench 45.9%33.1%
TAU-bench v2 11.1%8.5%
TerminalBench Hard 0.0%0.0%

Wichtigste Erkenntnisse

LFM2.5-VL-1.6B bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.

LFM2 24B A2B hat das staerkste Reasoning-Profil mit 20.8 Reasoning-Score, basierend auf den verfuegbaren Reasoning-Benchmarks.

LFM2 24B A2B erreicht einen 3.6 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.

Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.

Wann welches Modell sinnvoll ist

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LFM2 24B A2B

  • Komplexe Reasoning-Aufgaben
  • Forschung und Analyse
  • Code-Generierung
  • Softwareentwicklung
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LFM2.5-VL-1.6B

  • Kostensensitive Anwendungen
  • Hohe Verarbeitungslast