Famiglia LFM · 24B parametri

LFM2.5 24B-A2B

⚠ MoE 24B / 2B attivi di Liquid AI, contesto 128k, ~14 GB di VRAM in Q4: ragionamento multilingue (francese incluso) veloce su una scheda da 16 GB. Licenza restrittiva.

🇺🇸 Liquid AI·Licenza LFM Open License v1.0·Contesto 128k tokens·Data di uscita 12 ottobre 2026·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • 2B attivi: molto veloce, anche in parte su CPU
  • ~14 GB di VRAM in Q4: ci sta in una scheda da 16 GB
  • Multilingue, francese incluso
  • 128k di contesto
Limiti da conoscere
  • —Licenza LFM restrittiva: verifica le condizioni commerciali
  • —Nessun tag Ollama ufficiale (installazione tramite Hugging Face)
  • —Nessun punteggio pubblico nelle nostre fonti: prestazioni da verificare sui tuoi casi d'uso
Architettura
MoE 24B totali / 2B attivi · contesto 128k
Addestramento
Il modello più grande della famiglia LFM2.5 di Liquid AI, multilingue con supporto per il francese.
Ideale per
Ragionamento multilingueAssistente in franceseInferenza veloce su GPU da 16 GB

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace: LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
14 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
17 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
26 GB
FP16
Piena precisione — uso server
48 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 31 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per LFM2.5 24B-A2B?

Per eseguire LFM2.5 24B-A2B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 14 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5070 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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In mobilità: LFM2.5 24B-A2B funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~50t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~85t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~130t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900