Familia LFM · 7B de parámetros

LFM2.5 DSpark

LFM2.5 DSpark (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso de 7B, 32k de contexto, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Chat versátil optimizado para edge/CPU.

🇺🇸 Liquid AI·Licencia LFM Open License v1.0·Contexto 32k tokens·Fecha de lanzamiento —·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Denso 7B: cabe en una GPU de 6-8 GB en Q4
  • Optimizado para edge / CPU
  • Chat versátil
  • Huella de memoria reducida
Limitaciones que debes conocer
  • —Pesos con acceso restringido en Hugging Face (se requiere aceptación)
  • —Sin etiqueta de Ollama — instalación a través de Hugging Face
  • —Contexto de 32k, más corto que el de la competencia
Arquitectura
Liquid Foundation Model denso · 7B parámetros · contexto de 32k
Entrenamiento
Variante DSpark de la familia LFM2.5 de Liquid AI, optimizada para la inferencia edge/CPU. Licencia LFM Open License v1.0.
Ideal para
Chat versátilInferencia en CPUEdge / móvil

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-DSpark
⚠
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
4.1 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
5 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
7 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
14 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 9 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para LFM2.5 DSpark?

Para ejecutar LFM2.5 DSpark en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 4.1 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 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 DSpark 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
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900