可以。本機 Agent 若能執行精確的後訓練權重、解析工具呼叫並啟動 Tabbit CLI，就能透過 LiquidAI LFM2.5-2.6B 操作已登入的瀏覽器。Tabbit Browser 保留網站工作階段，CLI 會開啟獨立任務分頁。請留意：Liquid 目前將此模型列為已棄用，整合前應先確認可用性。
r/LocalLLaMA 討論串 中，有人分享使用自訂 harness、不到 2 GB VRAM 的本機測試，並說：「I just didn't think a model this small could possibly handle it.」這是個人測試回報，不能證明瀏覽器支援。Agent 主機、工具呼叫解析器與 Tabbit 連線也都必須正常運作。
重點
若指定要用這個版本，請選後訓練權重
LiquidAI/LFM2.5-2.6B，不要換成-Base。權重仍公開，但 Liquid 目前已將模型列為已棄用。
LFM 授權對商用設有年營收 1,000 萬美元門檻。
先唯讀比對單筆資料，核對相同 ID、精確值與來源 URL。
選擇確實提供此 checkpoint 的路徑
官方模型卡列出後訓練模型、131,072 token 上下文，以及 vLLM、SGLang、GGUF、MLX 和 ONNX 部署方式。Liquid 現行模型目錄則將其歸在已棄用模型。權重仍可下載，不代表目前有 API 或模型選單可用。
| 路徑 | 適用情況 | 應確認的項目 |
|---|---|---|
| 精確本機權重 | 必須使用這個版本 | checkpoint、對話模板、工具格式與量化設定。 |
| 託管供應商 | 不自行管理本機推論 | 目前的模型 ID 與實際提供的 checkpoint；別名不足以證明。 |
| Liquid 現行模型 | 沒有指定 2.6B | 從現行目錄選擇，並重新測試工具呼叫。 |
LFM Open License v1.0規定商用組織年營收須低於 1,000 萬美元。「開放權重」不代表沒有授權條件。
分別連接模型、Pi 與 Tabbit
Liquid 說明如何將模型放在 OpenAI 相容端點後，再連接 Agent 主機。模型卡提供 Pi 設定範例。Pi 會搜尋全域 skill，並以 /skill:name 呼叫。skill 是否可用與本機 CLI 能否啟動，請分開檢查。
啟動精確的後訓練 checkpoint，先確認一般文字回應正常。
確認主機能解析並執行 Pythonic 格式的工具呼叫。
在要使用的 Tabbit Browser 設定檔中自行登入網站，不要把密碼或 token 放進提示詞。
在 Pi 確認
/skill:tabbit，再確認 Tabbit CLI 執行檔可用。
"$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每個新程式都使用新的 --request-id。這個命令只確認瀏覽器連線，不代表 LFM 已執行工具。若要選擇本機 Agent 的連線方式，可比較 MCP 與 CLI。
依穩定 ID 比對兩個頁面
請 Agent 只讀取明確範圍。下表中的 ID 僅供說明，並非 Tabbit 測試結果。
| 欄位 | 頁面 A | 頁面 B | 有用的結果 |
|---|---|---|---|
| 穩定 ID | 畫面上精確值 | 畫面上精確值 | 兩邊都顯示指定 ID。 |
| 狀態 | 畫面文字 | 畫面文字 | 逐字記錄，不自行推論。 |
| 更新時間 | 畫面日期與時間 | 畫面日期與時間 | 保留時區，否則標明未知。 |
| 來源 | 頁面 URL | 頁面 URL | 連到精確記錄頁。 |
| 差異 | 逐欄比對 | 逐欄比對 | 列出衝突與缺漏值。 |
若 ID 出現多次、頁面顯示登入畫面或欄位被隱藏，請回報不確定性並停止，不要讓模型猜哪筆最可能。表格擷取可看CSV 指南，附來源研究可看研究流程。
建立具名草稿供人工確認
請產出名為 LFM2.5-2.6B record check — CASE-EXAMPLE-104 的報告草稿。將來源頁留在 Tabbit 的獨立任務分頁，先核對 ID、兩邊數值與 URL，再複製或修改資料。
請透過本機 Agent 使用 LiquidAI LFM2.5-2.6B endpoint，並在目前的 Tabbit Browser 環境中使用 Tabbit CLI。在獨立任務分頁開啟 [PAGE_A_URL] 與 [PAGE_B_URL]，只讀取穩定 ID 精確等於 [RECORD_ID] 的記錄。不要編輯、送出、匯出或變更篩選條件。
建立名為「LFM2.5-2.6B record check — [RECORD_ID]」的 Markdown 草稿，列出兩頁標題與 URL、精確 ID、欄位 [FIELD_1, FIELD_2]、逐欄相符或差異、未知值，以及每頁的瀏覽器工具結果。若 ID 不唯一就停止並回報歧義。
預期輸出是附來源、精確值、差異、未知項目的比較，並標示「未執行寫入操作」。這是示例流程，不是已完成的模型或正式網站測試。人工檢查點清楚可見：在貼入工單或變更資料前，逐行對照兩個瀏覽器頁面。上游團隊的 Tabbit CLI fixture 在測試登入前收到 401；設定短效測試 cookie 後，另一個任務讀到 Release notes review 和 GEO-104。這只證明該 fixture 可重用工作階段，不代表 Pi/LFM 整合或實際網站測試。另可參考 Codex 設定及瀏覽器權限指南。
何時不該選 LFM2.5-2.6B
只有能提供精確 checkpoint 且任務範圍小時才考慮。官方模型卡不建議用於 Agent 程式設計或知識密集工作。Reddit 使用者曾分享用自訂 harness 找到深層目錄中的檔案；另一位認為它適合快速小任務，不適合重要任務。這些都是個人經驗，並非瀏覽器評測。OpenCode 本機測試也不代表 Tabbit 相容。
若沒有指定此版本，請從 Liquid 現行目錄選擇。其他唯讀用法可看瀏覽器 Agent 教學。
常見問題
LFM2.5-2.6B 能操作已登入的瀏覽器嗎？
可以，但本機 Agent 必須能執行精確權重、解析工具呼叫並啟動 Tabbit CLI。請先自行登入 Tabbit Browser。模型本身不會提供瀏覽器權限或網站登入狀態。
LFM2.5-2.6B 還是 Liquid 的現行模型嗎？
Liquid 目前的模型目錄已將其標示為已棄用，但 Hugging Face 上仍有權重。整合前請確認執行環境或供應商仍支援這個精確版本。
應該載入哪個 checkpoint？
Agent 工作請使用後訓練的 `LiquidAI/LFM2.5-2.6B`。`LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base` 是預訓練基礎模型。
所有公司都能商用嗎？
不能。LFM 授權要求法律實體年營收低於 1,000 萬美元才能商用；達到或超過門檻的組織需要另行取得許可。
模型支援工具呼叫，就能開啟瀏覽器嗎？
不能。Agent 主機必須解析並執行呼叫，瀏覽器連線也必須能存取頁面。請先用無害頁面測試整段流程。
兩個頁面的內容不一致怎麼辦？
回傳穩定 ID、兩個 URL、精確值，以及衝突或缺漏欄位。先存成具名草稿並請人工確認，再變更資料。