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LFM2.5-8B-A1B

LiquidAI · licencia abierta · lanzado el 28 may 2026

Descargar Sin votos en Arena
Puntuación de Arena—Aún sin votos en Arena
Tamaño8.5 B1 B activos por token (mezcla de expertos)
Descarga a 4 bits5.2 GBsolo los pesos, Q4_K_M
Contexto máximo125Ktokens, según la configuración del modelo

Dónde usarlo gratis

Aún sin votos en Arena

Arena no ha votado este modelo. Aparece porque es un modelo pequeño popular en la página oficial de su laboratorio en Hugging Face (34K descargas al mes).

Velocidad en hardware popular

HardwareMemoria de GPU¿Cabe?Velocidad
RTX 3060 12 GB12 GBCabe en la GPU156 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBCabe en la GPU137 tok/s
RTX 309024 GBCabe en la GPU239 tok/s
RTX 409024 GBCabe en la GPU245 tok/s
RTX 509032 GBCabe en la GPU284 tok/s
RX 7900 XTX24 GBCabe en la GPU241 tok/s
2 × RTX 309048 GBCabe en la GPU232 tok/s
4 × RTX 309096 GBCabe en la GPU219 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBCabe en la GPU113 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBCabe en la GPU127 tok/s
8 × H100 SXM640 GBCabe en la GPU259 tok/s

Estimación a 4 bits con contexto de 32K y 64 GB de DDR5 para el volcado a RAM. Velocidad ≈ ancho de banda de memoria × 78 % ÷ datos leídos por token, más un coste fijo por token, calibrada con 44 pruebas reales de llama.cpp; error típico de unos ±10 %. Compara todas las GPU.

Memoria de GPU necesaria

NivelContexto de 8KContexto de 32KCalidad frente al modelo completo
Q3_K_M5.0 GB5.3 GB+10.3 % pérdida notable
Q4_K_M5.9 GB6.2 GB+2.8 % pérdida pequeña
Q5_K_M6.7 GB7.0 GB+0.9 % pérdida muy pequeña
Q6_K7.7 GB8.0 GB+0.3 % casi sin pérdida
Q8_09.7 GB10 GB≈ 0 % igual que el completo
F1618 GB18 GB≈ 0 % igual que el completo

Pesos + caché de contexto (según la arquitectura del modelo) + entorno de ejecución. Calidad: aumento de perplexity respecto al modelo completo, según pruebas de llama.cpp, ajustado al tamaño del modelo. Simula tu propia configuración.

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