Famiglia LFM · 7B parametri

LFM2.5 DSpark

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso 7B, contesto da 32k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Chat versatile ottimizzata per edge/CPU.

🇺🇸 Liquid AI·Licenza LFM Open License v1.0·Contesto 32k tokens·Data di uscita —·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Denso 7B: entra nella memoria di una GPU da 6-8 GB in Q4
  • Ottimizzato per edge / CPU
  • Chat versatile
  • Occupazione di memoria ridotta
Limiti da conoscere
  • —Pesi ad accesso vincolato su Hugging Face (accettazione richiesta)
  • —Nessun tag Ollama — installazione tramite Hugging Face
  • —Contesto da 32k, più breve di quello della concorrenza
Architettura
Liquid Foundation Model denso · 7B parametri · contesto 32k
Addestramento
Variante DSpark della famiglia LFM2.5 di Liquid AI, ottimizzata per l'inferenza edge/CPU. Licenza LFM Open License v1.0.
Ideale per
Chat versatileInferenza su CPUEdge / mobile

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-DSpark
⚠
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
4.1 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
5 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
7 GB
FP16
Piena precisione — uso server
14 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 9 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per LFM2.5 DSpark?

Per eseguire LFM2.5 DSpark in locale con quantizzazione Q4, servono circa 4.1 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 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 DSpark 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
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900