Familie LFM · 24Mrd. Parameter

LFM2.5 24B-A2B

⚠ MoE 24B / 2B actifs de Liquid AI, 128k contexte, ~14 GB VRAM Q4: raisonnement multilingue (dont français) rapide sur carte 16 GB. Licence restreinte.

🇺🇸 Liquid AI·Lizenz LFM Open License v1.0·Kontext 128k tokens·Erscheinungsdatum 12 octobre 2026·Passt in die 128 GB von GIGABYTE AI TOP ATOM← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • 2B actifs: très rapide, même en partie sur CPU
  • ~14 GB VRAM en Q4: tient sur une carte 16 GB
  • Multilingue, dont le français
  • 128k Kontext
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Licence LFM restreinte: vérifier les conditions commerciales
  • —Pas de tag Ollama officiel (installation via Hugging Face)
  • —Keine öffentliche Bewertung in unseren Quellen: Leistung in Ihren Anwendungsfällen überprüfen
Architektur
MoE 24B total / 2B actifs · 128k contexte
Training
Plus grand modèle de la famille LFM2.5 de Liquid AI, multilingue avec prise en charge du français.
Ideal für
Mehrsprachiges logisches SchlussfolgernAssistant en françaisInférence rapide sur GPU 16 GB

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# HuggingFace: LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
14 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
17 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
26 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
48 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 31 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für LFM2.5 24B-A2B?

Um LFM2.5 24B-A2B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 14 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5070 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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Unterwegs: LFM2.5 24B-A2B läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

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  • Lebenslanger Online-Zugang
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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~85t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~130t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900