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LFM3-1.7B
LiquidAI · licencia abierta · lanzado el 23 oct 2026
Dónde usarlo gratis
- Ejecútalo en un solo comando con whichllm (gratis, código abierto):
uvx whichllm@latest plan "LFM3-1.7B"muestra la GPU que necesitas,uvx whichllm@latest run "LFM3-1.7B gguf"la descarga y comienza un chat - Descárgalo y ejecútalo en casa: pesos oficiales · archivos GGUF para Ollama y LM Studio
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 (33K descargas al mes).
Velocidad en hardware popular
| Hardware | Memoria de GPU | ¿Cabe? | Velocidad |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Cabe en la GPU | 164 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Cabe en la GPU | 135 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | Cabe en la GPU | 337 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Cabe en la GPU | 354 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Cabe en la GPU | 493 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Cabe en la GPU | 343 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Cabe en la GPU | 327 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Cabe en la GPU | 309 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 146 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Cabe en la GPU | 122 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Cabe en la GPU | 533 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
| Nivel | Contexto de 8K | Contexto de 32K | Contexto de 128K | Calidad frente al modelo completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 1.6 GB | 1.9 GB | 3.1 GB | +10.5 % pérdida notable |
| Q4_K_M | 1.7 GB | 2.0 GB | 3.2 GB | +2.8 % pérdida pequeña |
| Q5_K_M | 1.9 GB | 2.2 GB | 3.4 GB | +0.9 % pérdida muy pequeña |
| Q6_K | 2.1 GB | 2.4 GB | 3.6 GB | +0.3 % casi sin pérdida |
| Q8_0 | 2.5 GB | 2.8 GB | 4.0 GB | ≈ 0 % igual que el completo |
| F16 | 4.1 GB | 4.4 GB | 5.6 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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