LFM2.5-8B-A1B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
8.3B total parameters resident — about 5.8 GB at Q4_K_M, comfortable on a 6 GB card or a phone with enough RAM — with 1.5B active per token. Note the name understates it: "A1B" is a naming convention, the measured active count is 1.5B. 24 layers, 18 double-gated LIV convolution blocks plus 6 GQA attention layers, which is why its KV cache is far smaller than a 24-layer transformer's. 128K context, vocabulary widened from 65,536 to 128,000 for non-Latin scripts. LFM Open License v1.0: free for research and for commercial use below the revenue threshold the licence states.
LFM2.5-8B-A1B potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 3.5 GB | ~272 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 4.3 GB | ~259 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 5.8 GB | ~237 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 6.7 GB | ~226 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 7.6 GB | ~215 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 9.6 GB | ~195 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 17.4 GB | ~143 tok/s | Mieści się |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla LFM2.5-8B-A1B →
Uruchom LFM2.5-8B-A1B
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi LFM2.5-8B-A1B, to Intel Arc B570 (10 GB).
lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić LFM2.5-8B-A1B
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run lfm2.5:8bSpecyfikacja
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- Parametry
- 8.3 Billion (1.5B active)
- Okno kontekstu
- 131,072
- Architektura
- Hybrid LIV convolution + GQA MoE
- Dostawca
- Liquid AI
- Licencja
- LFM Open License v1.0
- Practical deployment
- Laptop
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 16 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-09-11
Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Commercial use is licensed only below $10M annual revenue; above that, a separate agreement.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię LFM2.5-8B-A1B na moim GPU?
- LFM2.5 na AMD Radeon RX 9060 XT 8GB
- LFM2.5 na Intel Arc B570
- LFM2.5 na Intel Arc B580
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 3070
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 4060
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 4070
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 5060
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 8GB
- LFM2.5 na NVIDIA GeForce RTX 5070
Inne rozmiary LFM2.5
LFM2.5-8B-A1B — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does LFM2.5-8B-A1B need?
About 6 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does LFM2.5-8B-A1B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. LFM2.5-8B-A1B needs about 6 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 237 tokens/sec.
How do I run LFM2.5-8B-A1B locally?
Install Ollama and run `ollama run lfm2.5:8b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.
What other sizes does LFM2.5 come in?
LFM2.5 2.6B (2 GB), LFM2.5-8B-A1B (6 GB), LFM2.5-24B-A2B (15 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.