تسجيل الدخولإنشاء محفظة

هل يستطيع Mac تشغيل LFM2.5 24B A2B؟

نعم، بذاكرة موحّدة 24 GB أو أكثر. يضم LFM2.5 24B A2B عدد 24B من المعاملات، منها 2B نشطة لكل توكن؛ إليك الذاكرة التي يحتاجها بكل دقة، وسرعة تشغيله على كل شريحة من Apple.

الذاكرة بدقة 4 بت15 GBالأوزان 13.5 GB + السياق
أصغر Mac24 GB4 بت · إعدادات Mac: 55
أسرع Mac257–457توكن/ثانية · M5 Ultra 96 GB (تقدير)

الذاكرة بكل دقة

الإصدارالأوزانمع السياقأصغر Mac
8 بت25.5 GB27.5 GB48 GB
6 بت19.5 GB21.1 GB32 GB
4 بت13.5 GB15 GB24 GB
3 بت جودة أقل10.5 GB12 GB16 GB
2 بت جودة أقل7.5 GB9 GB16 GB

على كل شريحة من Apple

أصغر سعة ذاكرة لكل شريحة تشغّل LFM2.5 24B A2B، وأفضل إصدار يتسع فيها، وسرعة الكتابة المتوقعة.

الشريحةيحتاجالإصدارتوكن/ثانية
M624 GB4 بت يعمل جيدًا70–124
M5 Ultra96 GB8 بت يعمل جيدًا257–457
M5 Max36 GB6 بت يعمل جيدًا129–230
M5 Pro24 GB4 بت يعمل جيدًا126–223
M524 GB4 بت يعمل جيدًا63–111
M4 Max36 GB6 بت يعمل جيدًا115–205
M4 Pro24 GB4 بت يعمل جيدًا112–199
M424 GB4 بت يعمل جيدًا49–87
M3 Ultra96 GB8 بت يعمل جيدًا176–312
M3 Max36 GB6 بت يعمل جيدًا84–150
M3 Pro36 GB6 بت يعمل جيدًا42–75
M324 GB4 بت يعمل جيدًا41–73
M2 Ultra64 GB8 بت يعمل جيدًا171–305
M2 Max32 GB6 بت يعمل جيدًا113–200
M2 Pro32 GB6 بت يعمل جيدًا56–100
M224 GB4 بت يعمل جيدًا41–73
M1 Ultra64 GB8 بت يعمل جيدًا171–305
M1 Max32 GB6 بت يعمل جيدًا113–200
M1 Pro32 GB6 بت يعمل جيدًا56–100
M116 GB3 بت يعمل جيدًا34–60

كيف تشغّله

  1. الطريقة السهلة: نزّل MLX Harness، المجاني ومفتوح المصدر. ابحث عن LFM2.5 24B A2B، ونزّل الإصدار الذي يناسب جهاز Mac، وابدأ المحادثة. ويقدّم النموذج أيضًا لتطبيقاتك الأخرى عبر واجهة API متوافقة مع OpenAI.تنزيل MLX Harnessمجاني · Apple Silicon · macOS 14.5 أو أحدث
  2. في Terminal باستخدام MLX من Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bitالإصدار: mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bit على Hugging Face. الدقّات الأخرى بجانبه.

خطوة بخطوة: نزّل نماذج LLM وشغّلها على Mac · كيف تستخدم MLX Harness · MLX مقابل Ollama مقابل llama.cpp

عن LFM2.5 24B A2B

المطوّرLiquid AI
المعاملات24B إجمالًا · 2B نشطة (مزيج الخبراء)
السياق128K توكن
الترخيصLFM Open License v1.0 (lfm1.0)
تاريخ الإصدار2026-10
المدخلاتنص
الأوزانLiquidAI/LFM2.5-24B-A2B

أسئلة

كم ذاكرة يحتاج LFM2.5 24B A2B؟
نحو 13.5 GB للأوزان بدقة 4 بت، إضافة إلى مساحة للسياق: 15 GB إجمالًا. على Mac يعني ذلك ذاكرة موحّدة 24 GB أو أكثر، لأن macOS يسمح افتراضيًا لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% منها.
ما سرعة LFM2.5 24B A2B على Mac؟
تعتمد سرعة الكتابة على عرض نطاق الذاكرة. أسرع Mac له هنا هو M5 Ultra بذاكرة 96 GB، بنحو 257–457 توكن في الثانية (8 بت). وأصغر Mac يشغّله، بذاكرة 24 GB، يبلغ نحو 126–223 على M5 Pro.
لماذا يعمل LFM2.5 24B A2B أسرع مما يوحي به حجمه؟
لأنه نموذج من نوع مزيج الخبراء: يحمل 24B من المعاملات في الذاكرة، لكنه يقرأ 2B منها فقط لكل توكن، فيكتب بسرعة نموذج أصغر بكثير.

نماذج مشابهة

كل النماذج · كل أجهزة Mac · قارن جهاز Mac

لبطاقة نموذجك أو ملف README

Runs on a Mac: LFM2.5 24B A2B تعرض أصغر Mac يشغّل LFM2.5 24B A2B جيدًا، وترتبط بهذه الصفحة.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/lfm2.5-24b-a2b.svg)](https://mlx.app/run/lfm2.5-24b-a2b)

كيف حسبنا ذلك

الذاكرة: معاملات النموذج بدقة 8 أو 6 أو 4 أو 3 أو 2 بت لكل وزن، إضافة إلى مقاييس المجموعات في MLX (نصف بت لكل وزن)، أو صيغته الأصلية، مع مساحة للسياق فوق ذلك. افتراضيًا، يسمح macOS لوحدة الرسومات باستخدام نحو 75% من الذاكرة الموحّدة. السرعة: عرض نطاق الذاكرة مقسومًا على البايتات المقروءة لكل توكن هو الحد الأقصى لمحادثة واحدة؛ وفي اختبارات الأداء العلنية لـ llama.cpp على Apple Silicon تبلغ التشغيلات الفعلية نحو 45% إلى 80% منه، وهو النطاق المعروض. هذه تقديرات، لا قياسات: قِس جهاز Mac الخاص بك على MLX Bench. أرقام النماذج من البطاقة الرسمية لكل نموذج، وأرقام الشرائح من المواصفات التقنية لـ Apple. آخر تحقق: 2026-10-19. البيانات نفسها في mlx.app/compare.

هل يشغّل Mac نموذج LFM2.5 24B A2B؟ الذاكرة والسرعة