LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

支持的参数

• frequency_penalty

  频率惩罚

  按 token 已出现的次数降低它再次出现的概率。

• include_reasoning

  返回推理

  是否在响应里带上推理摘要。

• logprobs

  对数概率

  返回每个输出 token 的对数概率。

• max_completion_tokens

  补全上限

  与 max_tokens 类似，部分新模型改用这个字段限制输出长度。

• max_tokens

  输出上限

  最多生成多少 token。达到上限会截断。

• min_p

  最小概率

  丢掉概率低于该阈值的 token。

• presence_penalty

  存在惩罚

  只要 token 出现过就降低它再次出现的概率。

• reasoning

  推理

  打开或配置模型的推理过程。具体字段因模型而异。

• repetition_penalty

  重复惩罚

  对已经生成过的内容施加重复惩罚，常见于开源模型。默认 1.05

• response_format

  响应格式

  例如 json_object 或 json_schema，用于约束输出形状。

• seed

  随机种子

  固定种子有助于复现采样结果，不保证字节级一致。

• stop

  停止词

  生成到这些字符串时停止。可以是字符串或字符串数组。

• structured_outputs

  结构化输出

  按 JSON Schema 生成可解析的结构。

• temperature

  温度

  采样温度。越低越稳定，越高越发散。常见范围 0 到 2。默认 0.1

• tool_choice

  工具选择

  控制是否调用工具：auto、none，或指定某个函数。

• tools

  工具

  传入函数工具定义，模型可以返回 tool_calls。

• top_k

  Top-K

  只从概率最高的 K 个 token 里采样。默认 50

• top_logprobs

  候选对数概率

  每个位置额外返回概率最高的若干候选。