Usar LiquidAI LFM2.5-2.6B con un navegador con sesión iniciada

Sí. Puedes usar LiquidAI LFM2.5-2.6B con un navegador autenticado si un agente local sirve los pesos exactos, interpreta las llamadas a herramientas e inicia Tabbit CLI. Tabbit Browser conserva la sesión; el CLI abre una pestaña de tarea independiente. Hay una salvedad: Liquid marca actualmente este modelo como obsoleto, así que confirma el acceso antes de integrarlo.

Un usuario de r/LocalLLaMA describió su harness personalizado con menos de 2 GB de VRAM y dijo: “I just didn't think a model this small could possibly handle it.” Es un relato de una prueba local, no una confirmación de uso con navegador. La conexión también depende del host agente, el analizador de llamadas y Tabbit.

Puntos clave

• Para esta versión exacta, usa LiquidAI/LFM2.5-2.6B posentrenado, no -Base.

• Liquid clasifica el modelo como obsoleto en el catálogo actual, aunque los pesos siguen disponibles en Hugging Face.

• La licencia LFM establece un umbral de USD 10 millones de ingresos anuales para el uso comercial.

• Empieza con una lectura de un registro; compara el mismo ID, los valores visibles y sus URL de origen.

Elige una ruta que sirva este checkpoint

La ficha oficial describe el checkpoint posentrenado, con contexto de 131.072 tokens, y documenta vLLM, SGLang, GGUF, MLX y ONNX. El catálogo actual de Liquid ahora lo coloca entre los modelos obsoletos. Que los pesos sigan públicos no garantiza una ruta API vigente.

La licencia LFM Open v1.0 condiciona el uso comercial a ingresos anuales inferiores a USD 10 millones. “Pesos abiertos” no significa licencia sin condiciones.

Conecta modelo, Pi y Tabbit por separado

Liquid recomienda servir el modelo tras un endpoint compatible con OpenAI y conectarlo a un host agente. La ficha incluye una configuración de Pi. Pi descubre skills globales y las invoca como /skill:name; comprueba por separado que el lanzador CLI esté accesible.

1. Sirve el checkpoint posentrenado exacto y comprueba primero una respuesta de texto.

2. Confirma que el host interprete el formato Pythonic de llamadas a herramientas y las ejecute.

3. Inicia sesión en el sitio desde el perfil de Tabbit Browser que utilizarás. No incluyas contraseñas ni tokens en el prompt.

4. En Pi, prueba /skill:tabbit; después verifica el acceso al ejecutable Tabbit CLI. La skill y el lanzador son comprobaciones distintas.

5. Prueba una página inocua antes de leer registros reales. Consulta la guía de CLI, la conexión con un navegador existente y la lista de primera tarea.

"$HOME/.local/bin/tabbit-cli" nodejs --task "LFM browser smoke test" --request-id lfm-smoke-001 <<'JS'
await page.goto("https://example.com/", {waitUntil: "domcontentloaded"});
return await tabbit.observe({frames: "none", maxChars: 2000});
JS

Usa un --request-id nuevo para cada programa. Este comando comprueba la conexión al navegador; no demuestra que LFM haya ejecutado una herramienta. Compara MCP y CLI si estás eligiendo la conexión del agente local.

Compara dos páginas por un ID estable

Pide una lectura acotada. Los nombres e ID siguientes son ilustrativos, no resultados de una prueba de Tabbit.

Si el ID aparece varias veces, sale una pantalla de acceso o falta un campo, informa la incertidumbre y detente. No pidas al modelo que elija el registro más probable. Para tablas, consulta la guía para extraer CSV; para informes con fuentes, el flujo de investigación.

Guarda un borrador con nombre para revisión

Pide un informe llamado LFM2.5-2.6B record check — CASE-EXAMPLE-104. Mantén abiertas las páginas en la pestaña de tarea separada de Tabbit y comprueba el ID, los valores y las URL antes de copiar o cambiar datos.

Usa el endpoint local LiquidAI LFM2.5-2.6B con este agente y Tabbit CLI en mi entorno Tabbit Browser actual. En una pestaña de tarea separada, abre [PAGE_A_URL] y [PAGE_B_URL]. Lee solo el registro cuyo ID estable exacto sea [RECORD_ID]. No edites, envíes, exportes ni cambies filtros.

Devuelve un borrador Markdown llamado "LFM2.5-2.6B record check — [RECORD_ID]" con el título y URL de cada página, el ID, los campos [FIELD_1, FIELD_2], coincidencias o diferencias por campo, valores desconocidos y el resultado de herramienta de cada página. Detente si el ID no aparece exactamente una vez.

Salida esperada: comparación con fuentes, valores exactos, diferencias, incógnitas y “No write action taken”. Es un flujo ilustrativo, no una prueba completada.

El punto de revisión es visible: una persona puede comparar cada línea con las dos páginas antes de copiarla a un ticket. La prueba de fixture del equipo recibió 401 antes del inicio de sesión de prueba y leyó Release notes review y GEO-104 en una segunda tarea después de añadir una cookie temporal. Solo demuestra reutilización de sesión en ese fixture; no prueba una integración de Pi y LFM ni un sitio real. Para otro host, consulta la configuración de Codex y la guía de permisos.

Cuándo no elegir LFM2.5-2.6B

Úsalo solo si puedes servir el checkpoint exacto y mantener la tarea pequeña. La ficha oficial no recomienda programación agentiva ni trabajos intensivos en conocimiento. Otro usuario de Reddit dijo que encontró un archivo en un directorio profundo con una herramienta local; un segundo lo consideró útil para tareas rápidas, pero no para las importantes. Son experiencias individuales, no evaluaciones de navegador. Un test local con OpenCode tampoco demuestra compatibilidad con Tabbit.

Si no necesitas específicamente esta versión, elige un modelo del catálogo actual. La guía de agentes de navegador ofrece otros flujos de solo lectura.

Secholar.L

Crecimiento y contenido en Tabbit

Secholar.L escribe guías prácticas sobre navegadores con IA y flujos de trabajo con agentes, comparando herramientas con investigación real y fuentes verificables.