Familia LFM · 24B de parámetros

LFM2.5 24B-A2B

⚠ MoE de 24B / 2B activos de Liquid AI, contexto de 128k, ~14 GB de VRAM en Q4: razonamiento multilingüe (incluido el francés) rápido en una tarjeta de 16 GB. Licencia restringida.

🇺🇸 Liquid AI·Licencia LFM Open License v1.0·Contexto 128k tokens·Fecha de lanzamiento 12 de octubre de 2026·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • 2B activos: muy rápido, incluso ejecutándose parcialmente en CPU
  • ~14 GB de VRAM en Q4: cabe en una tarjeta de 16 GB
  • Multilingüe, incluido el francés
  • 128k de contexto
Limitaciones que debes conocer
  • —Licencia LFM restringida: revisa las condiciones comerciales
  • —Sin tag oficial de Ollama (instalación desde Hugging Face)
  • —No hay puntuación pública en nuestras fuentes: el rendimiento debe verificarse en tus casos de uso
Arquitectura
MoE de 24B en total / 2B activos · contexto de 128k
Entrenamiento
El modelo más grande de la familia LFM2.5 de Liquid AI, multilingüe y compatible con el francés.
Ideal para
Razonamiento multilingüeAsistente en francésInferencia rápida en GPU de 16 GB

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace: LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
14 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
17 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
26 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
48 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 31 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para LFM2.5 24B-A2B?

Para ejecutar LFM2.5 24B-A2B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 14 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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Cuando te desplazas: LFM2.5 24B-A2B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

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