Família LFM · 7B de parâmetros

LFM2.5 7B

LFM2.5 7B (Liquid AI): Liquid Foundation Model denso, contexto de 32k, 4,1 GB de VRAM em Q4. Otimizado para CPU e edge. Lançamento em maio de 2026.

🇺🇸 Liquid AI·Licença LFM Open License v1.0·Contexto 32k tokens·Data de lançamento 2026-05-31·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Disponível no Ollama (instalação simples)
  • Otimizado para CPU / edge (eficiência de memória)
  • 7B denso, multifuncional
  • Contexto nativo de 32k
Limitações que você deve conhecer
  • —Licença LFM Open License v1.0 (reler em função do uso comercial)
  • —Acesso restrito no Hugging Face (aceite por clique)
  • —Ecossistema LFM mais recente que os de Llama / Qwen
Arquitetura
Liquid Foundation Model · denso · 7B de parâmetros · 32k de contexto
Treinamento
Liquid AI: arquitetura LFM (alternativa aos Transformers clássicos) otimizada para eficiência de memória e inferência em CPU/edge.
Ideal para
Chat versátilInferência em CPUEdge / dispositivos móveis

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama pull lfm2.5
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
4.1 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
5 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
7 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
14 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 9 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para LFM2.5 7B?

Para executar LFM2.5 7B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 4.1 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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Em deslocamento: LFM2.5 7B também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900