Familia LFM · 24B de parámetros

LFM2 24B

LFM2 24B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, contexto de 32k, 14 GB de VRAM en Q4, alternativa compacta a los modelos de 30B con licencia Apache. Lanzamiento en marzo de 2026.

🇺🇸 Liquid AI·Licencia LFM Open License v1.0·Contexto 32k tokens·Fecha de lanzamiento marzo de 2026← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Arquitectura Liquid eficiente en memoria
  • Contexto nativo de 32k
  • 14 GB de VRAM en Q4 (RTX 4090/5090)
  • Polivalente para chat y uso general
Limitaciones que debes conocer
  • —Licencia LFM Open License (no es una licencia Apache pura)
  • —Modelo con acceso restringido en Hugging Face
  • —Ecosistema aún joven
Arquitectura
Liquid Foundation Model · modelo denso de 24B parámetros · contexto de 32k
Entrenamiento
Familia LFM2 de Liquid AI (empresa derivada del MIT, EE. UU.). Variante densa de 24B para estaciones de trabajo de consumo.
Ideal para
Chat versátilEstación de trabajo para el público en generalInferencia local 24B

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.

$ollama pull lfm2
⚠
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 24B?

Para ejecutar LFM2 24B 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 24B 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
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~14t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900