01O que ele sabe fazer
- Arquitetura Liquid eficiente no uso de memória
- Contexto nativo de 32k
- 14 GB de VRAM em Q4 (RTX 4090/5090)
- Versátil para chat e uso geral
- —Licença LFM Open License (não é uma licença Apache pura)
- —Modelo com acesso restrito no Hugging Face
- —Ecossistema ainda jovem
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.
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.
Qual hardware usar para LFM2 24B?
Para executar LFM2 24B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 14 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5070 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 24B 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.