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LFM2-1.2B

LiquidAI · オープンライセンス · 2025年7月10日公開

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サイズ1.2 Bパラメータ
4ビットのダウンロード0.7 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト125Kトークン、モデル設定より

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Arenaではこのモデルへの投票はありません。開発元の公式Hugging Faceページで人気の小型モデルのため掲載しています(月間39Kダウンロード)。

よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる?速度
RTX 3060 12 GB12 GBGPUに収まる135 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる111 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる288 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる304 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる437 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる294 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる280 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる265 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる129 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる100 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる489 tok/s

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキスト32Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M1.5 GB2.3 GB+10.5% 目立つ劣化
Q4_K_M1.6 GB2.4 GB+2.8% 小さな劣化
Q5_K_M1.7 GB2.5 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K1.9 GB2.7 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_02.1 GB2.9 GB≈ 0% フル精度と同等
F163.3 GB4.1 GB≈ 0% フル精度と同等

重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

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