প্রতিটি প্রিসিশনে মেমরি
| ভার্সন | ওয়েট | কনটেক্সটসহ | সবচেয়ে ছোট Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 25.5 GB | 27.5 GB | 48 GB |
| 6-bit | 19.5 GB | 21.1 GB | 32 GB |
| 4-bit | 13.5 GB | 15 GB | 24 GB |
| 3-bit কম মান | 10.5 GB | 12 GB | 16 GB |
| 2-bit কম মান | 7.5 GB | 9 GB | 16 GB |
প্রতিটি Apple চিপে
প্রতিটি চিপের যে সবচেয়ে ছোট মেমরি সাইজ LFM2.5 24B A2B চালায়, তাতে ধরে এমন সেরা ভার্সন, আর লেখার আনুমানিক গতি।
| চিপ | লাগে | ভার্সন | টোকেন/সেকেন্ড |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 4-bit ভালো চলে | 70–124 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit ভালো চলে | 257–457 |
| M5 Max | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 129–230 |
| M5 Pro | 24 GB | 4-bit ভালো চলে | 126–223 |
| M5 | 24 GB | 4-bit ভালো চলে | 63–111 |
| M4 Max | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 115–205 |
| M4 Pro | 24 GB | 4-bit ভালো চলে | 112–199 |
| M4 | 24 GB | 4-bit ভালো চলে | 49–87 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit ভালো চলে | 176–312 |
| M3 Max | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 84–150 |
| M3 Pro | 36 GB | 6-bit ভালো চলে | 42–75 |
| M3 | 24 GB | 4-bit ভালো চলে | 41–73 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit ভালো চলে | 171–305 |
| M2 Max | 32 GB | 6-bit ভালো চলে | 113–200 |
| M2 Pro | 32 GB | 6-bit ভালো চলে | 56–100 |
| M2 | 24 GB | 4-bit ভালো চলে | 41–73 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit ভালো চলে | 171–305 |
| M1 Max | 32 GB | 6-bit ভালো চলে | 113–200 |
| M1 Pro | 32 GB | 6-bit ভালো চলে | 56–100 |
| M1 | 16 GB | 3-bit ভালো চলে | 34–60 |
কীভাবে চালাবেন
- সহজ উপায়: MLX Harness ডাউনলোড করুন, এটি বিনামূল্যে ও ওপেন সোর্স। LFM2.5 24B A2B খুঁজুন, আপনার Mac-এ ধরে এমন ভার্সন ডাউনলোড করুন, আর চ্যাট করুন। এটি OpenAI-compatible API দিয়ে মডেলটি আপনার অন্য অ্যাপকেও দেয়।MLX Harness ডাউনলোড করুনবিনামূল্যে · Apple Silicon · macOS 14.5 বা নতুন
- Terminal-এ Apple-এর MLX দিয়ে:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bitবিল্ড: Hugging Face-এ mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bit। অন্য প্রিসিশনগুলো তার পাশেই আছে।
ধাপে ধাপে: Mac-এ LLM ডাউনলোড করে চালান · MLX Harness কীভাবে ব্যবহার করবেন · MLX বনাম Ollama বনাম llama.cpp
LFM2.5 24B A2B সম্পর্কে
| নির্মাতা | Liquid AI |
|---|---|
| প্যারামিটার | মোট 24B · সক্রিয় 2B (mixture of experts) |
| কনটেক্সট | 128K টোকেন |
| লাইসেন্স | LFM Open License v1.0 (lfm1.0) |
| প্রকাশ | 2026-10 |
| ইনপুট | টেক্সট |
| ওয়েট | LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B |
প্রশ্ন
- LFM2.5 24B A2B-এর কত মেমরি লাগে?
- 4-bit-এ প্রায় 13.5 GB ওয়েট, সঙ্গে কনটেক্সটের জায়গা: সব মিলিয়ে 15 GB। Mac-এ এর মানে 24 GB বা তার বেশি ইউনিফায়েড মেমরি, কারণ ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে তার প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়।
- Mac-এ LFM2.5 24B A2B কত দ্রুত চলে?
- লেখার গতি নির্ভর করে মেমরি ব্যান্ডউইথের ওপর। এখানে এর জন্য সবচেয়ে দ্রুত Mac হলো 96 GB-এর M5 Ultra, সেকেন্ডে প্রায় 257–457 টোকেন (8-bit)। যে সবচেয়ে ছোট Mac এটি চালায়, 24 GB-এর M5 Pro, সেটি প্রায় 126–223 পর্যন্ত পৌঁছায়।
- LFM2.5 24B A2B তার সাইজের তুলনায় দ্রুত চলে কেন?
- এটি একটি mixture-of-experts মডেল: মেমরিতে 24B প্যারামিটার রাখে, কিন্তু প্রতি টোকেনে পড়ে শুধু 2B, তাই এটি অনেক ছোট মডেলের গতিতে লেখে।
একই ধরনের মডেল
আপনার মডেল কার্ড বা README-এর জন্য
LFM2.5 24B A2B ভালোভাবে চালায় এমন সবচেয়ে ছোট Mac দেখায় আর এখানে লিংক করে।
[](https://mlx.app/run/lfm2.5-24b-a2b)হিসাব কীভাবে করা হয়েছে
মেমরি: মডেলের প্যারামিটার প্রতি ওয়েটে 8, 6, 4, 3 বা 2 bit-এ, সঙ্গে MLX-এর গ্রুপ স্কেল (প্রতি ওয়েটে আধা bit), অথবা তার নেটিভ ফরম্যাট, আর তার ওপর কনটেক্সটের জায়গা। ডিফল্টভাবে macOS GPU-কে ইউনিফায়েড মেমরির প্রায় 75% ব্যবহার করতে দেয়। গতি: মেমরি ব্যান্ডউইথকে প্রতি টোকেনে পড়া বাইট দিয়ে ভাগ করলে একটি কথোপকথনের সর্বোচ্চ সীমা পাওয়া যায়; llama.cpp-এর পাবলিক Apple Silicon বেঞ্চমার্কে আসল রান এর প্রায় 45% থেকে 80% পর্যন্ত পৌঁছায়, আর সেই রেঞ্জটাই দেখানো হয়েছে। এগুলো অনুমান, মাপা ফল নয়: MLX Bench-এ আপনার নিজের Mac মাপুন। মডেলের তথ্য প্রতিটি অফিশিয়াল মডেল কার্ড থেকে, চিপের তথ্য Apple-এর Tech Specs থেকে। যাচাই করা হয়েছে 2026-10-19। mlx.app/compare-এর একই ডেটা।