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LFM2.5-24B-A2B

LiquidAI · uscito il 12 ott 2026

Download Novità · in attesa dei voti su Arena
Punteggio Arena—Non ancora votato su Arena
Dimensione24 B2 B attivi per token (mixture of experts)
Download a 4 bit15 GBsolo pesi, Q4_K_M
Contesto massimo128Ktoken, dalla configurazione del modello

Dove usarlo gratis

Novità: in attesa dei voti su Arena

Uscito il 12 ott 2026. Arena non ha ancora votato questo modello. Appena lo farà, il modello entrerà in classifica in automatico, di solito la notte dopo. Nel frattempo puoi già vedere qui sotto dimensioni, memoria necessaria e velocità.

Velocità sull'hardware più diffuso

HardwareMemoria GPUCi sta?Velocità
RTX 3060 12 GB12 GBGPU + 64 GB di RAM80 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBEntra nella GPU89 tok/s
RTX 309024 GBEntra nella GPU186 tok/s
RTX 409024 GBEntra nella GPU192 tok/s
RTX 509032 GBEntra nella GPU241 tok/s
RX 7900 XTX24 GBEntra nella GPU188 tok/s
2 × RTX 309048 GBEntra nella GPU180 tok/s
4 × RTX 309096 GBEntra nella GPU171 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBEntra nella GPU92 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBEntra nella GPU82 tok/s
8 × H100 SXM640 GBEntra nella GPU235 tok/s

Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.

Memoria GPU necessaria

LivelloContesto da 8KContesto da 32KContesto da 128KQualità rispetto al modello completo
Q3_K_M13 GB13 GB15 GB+7.6% perdita evidente
Q4_K_M15 GB16 GB18 GB+2.0% piccola perdita
Q5_K_M18 GB18 GB20 GB+0.7% perdita minima
Q6_K20 GB21 GB23 GB+0.3% quasi senza perdita
Q8_026 GB27 GB29 GB≈ 0% uguale al completo
F1649 GB49 GB51 GB≈ 0% uguale al completo

Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.

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