O LFM2.5-24B-A2B pode funcionar com um navegador autenticado quando um agente local seleciona o modelo, executa ferramentas no computador e chama o Tabbit CLI. A Liquid AI publica os pesos e cita o Pi entre os ambientes de agente usados no pós-treinamento. Isso não garante que modelo, Pi, servidor local, Tabbit CLI e sessão do site funcionem juntos. Um usuário do Reddit que testou com Pi relatou boa velocidade e problemas iniciais no template de chamadas de ferramenta. Verifique sua configuração antes de confiar uma tarefa. Anúncio Liquid AI · Cartão do modelo · Discussão original
Principais pontos
O cartão descreve um modelo de texto com pesos abertos, contexto de 131.072 tokens e foco em agentes e ferramentas.
O uso de Pi no pós-treinamento não garante chamadas corretas na sua versão, quantização ou servidor.
Pi carrega a skill Tabbit com
/skill:tabbit. Encontrar a skill não confirma acesso ao executável nem login no site.Entre você mesmo no perfil Tabbit desejado. Comece com uma leitura e pare em um rascunho nomeado.
Escolha uma rota adequada ao computador
| Rota | Confirmação oficial | Decisão |
|---|---|---|
| Checkpoint local com Pi | A Liquid AI cita Pi e oferece instruções para execução local. | Use se a máquina executar a quantização e a chamada de ferramenta passar. |
| API Liquid Console | A página de lançamento informa inferência por API e preços. | Só se a organização aprovar enviar dados de página ao serviço hospedado. |
| Outro provedor/cliente | Nenhuma combinação foi verificada aqui. | Confira ID, provedor, formato de ferramenta e shell local. |
O cartão informa 24B de parâmetros totais, 2,45B ativos e contexto de 131.072 tokens. Esses números não determinam a memória da quantização escolhida. Também recomenda recuperação ou busca para tarefas intensivas em conhecimento. No navegador, use a página como fonte. Especificações e ferramentas
Conecte Pi ao Tabbit CLI no mesmo computador
Instale Tabbit Browser e siga o guia do CLI. Confirme o modelo em /model no Pi e teste uma chamada inofensiva no servidor local. Depois confirme que Pi encontrou a skill tabbit e carregue com /skill:tabbit. Codex usa o seletor /skills; OpenCode documenta @tabbit. Use a sintaxe do cliente instalado. Skills do Pi · Configuração de modelos Pi
Execute diagnose pelo lançador instalado. Se não alcançar a instância Tabbit esperada, pare. Se alcançar, abra o site e entre você. Descoberta da skill, acesso ao lançador e autenticação do site são verificações separadas. Veja o guia para conectar ao navegador existente e reutilizar a sessão. A sessão pode expirar. Se o cliente não executar comandos locais, leia a comparação CLI e MCP.
Confira um registro sem alterá-lo
Escolha uma página segura com ID estável e use:
Use a skill Tabbit para revisar o [painel aprovado] aberto no perfil autenticado.
Leia apenas a linha visível do registro [ID]. Não abra anexos ou campos ocultos.
Não edite, atribua, salve, envie ou aprove nada.
Retorne ID, status, título e URL exatos. Escreva "não visível" para campos ausentes.
Prepare um rascunho chamado "Conferência LFM2.5 — [data]" com valores e dúvidas.
Pare antes de salvar ou enviar. Mostre o rascunho e o link de origem.O resultado deve conter uma linha, o ID informado e a URL de origem. Se Pi gerar chamadas inválidas, verifique template e servidor antes de mudar o prompt. Relatos da comunidade são experiências individuais, não uma taxa geral de falha. Discussão local
Deixe o ponto de revisão visível
| Verificação | Confira | Pare se |
|---|---|---|
| Modelo | Pi escolheu checkpoint e provedor corretos. | Nome ou endpoint diverge. |
| Ferramenta | Chamada local retorna dados válidos. | Argumentos faltam ou estão errados. |
| Navegador | Conta, espaço, ID e URL coincidem. | Qualquer item aponta para outra conta. |
| Rascunho | Cada valor coincide com a página. | Há inferência sem fonte. |
Ler não autoriza escrever. Veja a lista da primeira tarefa, configuração Codex, perfis e grupos de abas e agentes de navegador. O guia completo do CLI cobre instalação.
LFM2.5-24B-A2B vale um teste local quando a máquina consegue executá-lo e a chamada de ferramenta passa. Isso não significa integração Tabbit pronta. Comece em modo somente leitura, revise o rascunho e aprove cada alteração separadamente.
Perguntas frequentes
LFM2.5-24B-A2B pode usar meu navegador autenticado?
Sim, se um agente local executar Tabbit CLI no perfil em que você entrou. O modelo não se conecta sozinho.
A Liquid AI garante compatibilidade entre Pi e Tabbit?
Não. Pi aparece no pós-treinamento, mas teste o servidor, o template e a conexão CLI locais.
Como chamar a skill Tabbit no Pi?
Pi usa `/skill:tabbit`. Primeiro confirme que a skill está instalada e foi descoberta.
O modelo lembra os valores atuais do painel?
Não dependa da memória para dados atuais. Peça leitura da página visível e retorno da URL.
O agente pode salvar após a leitura?
Comece somente lendo. Revise o rascunho nomeado e aprove cada alteração separadamente.