Famiglia LFM · 7B parametri

LFM2.5 7B

LFM2.5 7B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, contesto da 32k, 4.1 GB di VRAM in Q4. Ottimizzato per CPU ed edge. Uscita a maggio 2026.

🇺🇸 Liquid AI·Licenza LFM Open License v1.0·Contesto 32k tokens·Data di uscita 2026-05-31·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Disponibile su Ollama (installazione semplice)
  • Ottimizzato per CPU / edge (efficienza nell'uso della memoria)
  • 7B denso e polivalente
  • Contesto nativo di 32k
Limiti da conoscere
  • —Licenza LFM Open License v1.0 (da rileggere in base all'uso commerciale)
  • —Accesso soggetto ad accettazione su Hugging Face (click-through)
  • —Ecosistema LFM più recente di Llama / Qwen
Architettura
Liquid Foundation Model · denso · 7B parametri · contesto di 32k
Addestramento
Liquid AI: architettura LFM (alternativa ai Transformer classici) ottimizzata per l'efficienza nell'uso della memoria e l'inferenza su CPU / edge.
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.

$ollama pull lfm2.5
⚠
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 7B?

Per eseguire LFM2.5 7B 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 7B 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