はい。ローカルエージェントが正確な後学習済み重みを実行し、ツール呼び出しを解析してTabbit CLIを起動できれば、LiquidAI LFM2.5-2.6Bでログイン済みブラウザーを使えます。サイトのセッションはTabbit Browserが保持し、CLIは別のタスクタブを開きます。ただしLiquidの現行カタログではこのモデルは廃止扱いです。新規導入前に実際の提供状況を確認してください。
r/LocalLLaMAの投稿では、利用者が2 GB未満のVRAMで独自harnessを動かし、「I just didn't think a model this small could possibly handle it.」と述べています。これはローカルでの個人テストで、ブラウザー対応を示すものではありません。エージェントホスト、ツール呼び出しの解析、Tabbit接続も別途必要です。
要点
この版が必要なら後学習済みの
LiquidAI/LFM2.5-2.6Bを使い、-Baseとは区別します。重みは公開されていますが、Liquidの現行カタログでは廃止扱いです。
商用利用には年間売上1,000万米ドルの条件があります。
まず読み取り専用で1件を扱い、同じ安定ID、値、出典URLを照合します。
このチェックポイントを提供する経路を選ぶ
公式モデルカードは後学習済みモデル、131,072トークンの文脈長、vLLM、SGLang、GGUF、MLX、ONNXでの実行方法を記載しています。Liquidの現行カタログでは廃止モデルに分類されています。重みが公開中でも、現行APIがあるとは限りません。
| 経路 | 適する条件 | 確認項目 |
|---|---|---|
| 正確なローカル重み | この版が必須 | チェックポイント、チャットテンプレート、ツール形式、量子化。 |
| ホスト型プロバイダー | ローカル推論を管理しない | 現行IDと実際のチェックポイント。別名だけでは不十分。 |
| Liquidの現行モデル | 2.6Bの指定がない | 現行カタログから選び、ツール呼び出しを再検証。 |
LFM Open License v1.0では年間売上1,000万米ドル未満が商用利用の条件です。「オープンウェイト」は無条件の利用許諾を意味しません。
モデル、Pi、Tabbitを個別に接続する
LiquidはOpenAI互換エンドポイントの背後でモデルを提供し、エージェントホストへ接続する方法を案内しています。モデルカードにはPiの設定例があります。Piはグローバルskillを検出して/skill:nameで呼び出します。skillの検出とCLIの起動確認は別々に行ってください。
後学習済みの正確なチェックポイントを起動し、通常のテキスト応答を確認します。
ホストがPython形式のツール呼び出しを解析し、実際に実行できることを確認します。
対象サイトへTabbit Browserから自分でログインします。パスワードやトークンをプロンプトに含めません。
Piで
/skill:tabbitを確認し、Tabbit CLIランチャーへのアクセスも別途確認します。まず無害なページで試します。Tabbit CLIガイド、既存ブラウザー接続、初回タスク確認も参考になります。
"$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プログラムごとに新しい--request-idを使います。このコマンドはブラウザー接続を確認するもので、LFMがツールを実行した証明ではありません。ローカルAgentの接続方法はMCPとCLIの比較を参照してください。
安定IDで2ページを照合する
範囲を限定した読み取りを依頼します。以下は説明用のIDで、Tabbitの実測結果ではありません。
| 項目 | ページA | ページB | 有用な結果 |
|---|---|---|---|
| 安定ID | 画面上の正確な値 | 画面上の正確な値 | 両方に指定IDが表示される。 |
| 状態 | 表示された文字列 | 表示された文字列 | 意味を推測せずそのまま記録。 |
| 更新時刻 | 表示された日時 | 表示された日時 | タイムゾーンを残すか不明と記す。 |
| 出典 | ページURL | ページURL | 該当レコードへリンクする。 |
| 差分 | 項目ごとの比較 | 項目ごとの比較 | 矛盾や欠落を列挙する。 |
IDが複数ある、ログイン画面が出る、項目が隠れている場合は不確実性を報告して停止します。CSV抽出にはガイド、出典付き調査には手順を参照してください。
名前付きの下書きを作り人が確認する
LFM2.5-2.6B record check — CASE-EXAMPLE-104という下書きを依頼します。Tabbitの別タスクタブで元ページを確認し、ID、値、URLが合っていることを確認してから転記します。
ローカルのLiquidAI LFM2.5-2.6BエンドポイントをこのAgentから使用し、現在のTabbit Browser環境でTabbit CLIを使います。別タスクタブで[PAGE_A_URL]と[PAGE_B_URL]を開き、安定IDが[RECORD_ID]と完全一致する記録だけを読みます。編集、送信、エクスポート、フィルター変更は禁止です。
"LFM2.5-2.6B record check — [RECORD_ID]"というMarkdown下書きを作成します。各ページの見出しとURL、正確なID、項目[FIELD_1, FIELD_2]、項目ごとの一致/相違、不明値、各ページでのブラウザツール結果を記載します。IDが一意でなければ停止して曖昧さを報告します。
期待する出力は出典、正確な値、相違、不明点を含む比較と「書き込み操作なし」です。これは例で、モデルや本番サイトのテスト結果ではありません。レビュー地点は明確です。担当者はチケット転記や変更前に、下書きの各行を元ページと照合できます。親チームのCLI fixtureではテストログイン前に401となり、一時cookie設定後、別タスクでRelease notes reviewとGEO-104を読めました。これはそのfixtureでセッションを再利用できたことだけを示し、PiやLFMの統合、実サイトでの試験を証明しません。Codex設定とブラウザー権限ガイドも参照してください。
LFM2.5-2.6Bを選ばない場合
正確なチェックポイントを提供でき、作業範囲を小さくできる場合に限ります。公式カードはエージェント型コーディングや知識集約タスクを推奨していません。Reddit利用者は独自harnessで深い階層のファイルを見つけたと報告し、別の利用者は簡単な作業向けと述べています。個人の経験でありブラウザー評価ではありません。OpenCodeのローカルテストもTabbit対応の証拠ではありません。
特定版が不要なら現行カタログから選びます。ブラウザーAgentチュートリアルでは他の読み取り専用作業を紹介しています。
よくある質問
LFM2.5-2.6Bでログイン済みブラウザーを使えますか？
ローカルエージェントが正確なチェックポイントを実行し、ツール呼び出しを解析してTabbit CLIを起動できれば可能です。Tabbit Browserには自分でログインしてください。モデル自体はブラウザー権限やサイトのログイン状態を提供しません。
LFM2.5-2.6BはLiquidの現行モデルですか？
Liquidの現行カタログでは廃止扱いですが、重みはHugging Faceで公開されています。実行環境やプロバイダーが正確なこの版を提供するか確認してください。
どのチェックポイントを使いますか？
エージェント用途には後学習済みの`LiquidAI/LFM2.5-2.6B`を使います。`LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base`は事前学習済みのベースモデルです。
すべての企業が商用利用できますか？
いいえ。ライセンスでは年間売上1,000万米ドル未満が商用利用の条件です。基準以上の組織には別途許可が必要です。
ツール呼び出しだけでブラウザーを開けますか？
いいえ。エージェントホストが呼び出しを解析・実行し、ブラウザー接続が対象ページを公開する必要があります。まず無害なページで一連の動作を試してください。
2ページの内容が違う場合は？
安定ID、2つのURL、正確な値、相違点や欠落項目を返します。名前付きの下書きにし、変更前に人が確認してください。