LFM2.5 2.6B は Mac で動く?

はい、8 GB 以上のユニファイドメモリがあれば動きます。LFM2.5 2.6B のパラメータ数は 2.69B。精度ごとに必要なメモリと、各 Apple チップでの速度をまとめました。

4ビット のメモリ3 GB重み 1.5 GB + コンテキスト
最小構成の Mac8 GB8ビット · 58 通りの Mac 構成
最速の Mac186–331トークン/秒 · M5 Ultra 96 GB(推定)

精度ごとのメモリ

バージョン重みコンテキスト込み最小構成の Mac
8ビット2.9 GB4.4 GB8 GB
6ビット2.2 GB3.7 GB8 GB
4ビット1.5 GB3 GB8 GB
3ビット 品質低め1.2 GB2.7 GB8 GB
2ビット 品質低め0.8 GB2.3 GB8 GB

すべての Apple チップで

各チップで LFM2.5 2.6B が動く最小のメモリ容量、そこに収まる最適なバージョン、期待できる生成速度です。

チップ必要量バージョントークン/秒
M616 GB8ビット 快適24–42
M5 Ultra96 GB8ビット 快適186–331
M5 Max36 GB8ビット 快適71–127
M5 Pro24 GB8ビット 快適48–85
M516 GB8ビット 快適24–42
M4 Max36 GB8ビット 快適64–113
M4 Pro24 GB8ビット 快適42–75
M416 GB8ビット 快適19–33
M3 Ultra96 GB8ビット 快適127–226
M3 Max36 GB8ビット 快適47–83
M3 Pro18 GB8ビット 快適23–41
M38 GB8ビット 快適16–28
M2 Ultra64 GB8ビット 快適124–221
M2 Max32 GB8ビット 快適62–110
M2 Pro16 GB8ビット 快適31–55
M28 GB8ビット 快適16–28
M1 Ultra64 GB8ビット 快適124–221
M1 Max32 GB8ビット 快適62–110
M1 Pro16 GB8ビット 快適31–55
M18 GB8ビット 快適11–19

動かし方

  1. いちばん簡単な方法:無料でオープンソースの MLX Harness をダウンロードします。LFM2.5 2.6B を検索し、お使いの Mac に合うバージョンをダウンロードすれば、すぐにチャットできます。OpenAI 互換 API で、ほかのアプリにモデルを提供することもできます。MLX Harness をダウンロード無料 · Apple Silicon · macOS 14.5 以降
  2. ターミナルで Apple の MLX を使う:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bitビルド:Hugging Face の mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bit。ほかの精度も同じ場所にあります。

手順:Mac で LLM をダウンロードして動かす · MLX Harness の使い方 · MLX、Ollama、llama.cpp の比較

LFM2.5 2.6B について

開発元Liquid AI
パラメータ2.69B(Dense)
コンテキスト128K トークン
ライセンスLFM Open License v1.0 (lfm1.0)
公開日2026-07
入力テキスト
重みLiquidAI/LFM2.5-2.6B

よくある質問

LFM2.5 2.6B にはどれくらいのメモリが必要?
4ビット で重みが約 1.5 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 3 GB です。macOS は標準でユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせるため、Mac では 8 GB 以上のユニファイドメモリが必要です。
LFM2.5 2.6B は Mac でどれくらい速い?
生成速度はメモリ帯域幅で決まります。ここで最速なのは 96 GB の M5 Ultra で、毎秒約 186–331 トークン(8ビット)。動かせる最小構成は 8 GB の M3 で、毎秒約 16–28 トークンです。
量子化で LFM2.5 2.6B の品質は落ちる?
4 ビットなら、ほとんどのモデルは元の品質に近いままです。4 ビットを下回ると品質は急に落ちます。お使いの Mac に余裕をもって収まる、いちばん高い精度を選んでください。

似たモデル

すべてのモデル · すべての Mac · お使いの Mac を比較

モデルカードや README に

Runs on a Mac: LFM2.5 2.6B LFM2.5 2.6B が快適に動く最小構成の Mac を表示し、このページにリンクします。

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/lfm2.5-2.6b.svg)](https://mlx.app/run/lfm2.5-2.6b)

計算方法

メモリ:モデルのパラメータを重みあたり 8、6、4、3、2 ビットで計算し、MLX のグループスケール(重みあたり 0.5 ビット)を加えたもの、またはネイティブ形式のサイズに、コンテキスト用の余裕を足しています。macOS は標準で、ユニファイドメモリの約 75% を GPU に使わせます。速度:メモリ帯域幅をトークンあたりの読み込みバイト数で割った値が、1 つの会話の上限です。llama.cpp の Apple Silicon 公開ベンチマークでは、実際の速度はその約 45%〜80% に達しており、その範囲を表示しています。これは実測ではなく推定です。ご自分の Mac は MLX Bench で測れます。モデルの数値は各公式モデルカード、チップの数値は Apple の技術仕様から。2026-10-19 確認。mlx.app/compare と同じデータです。

LFM2.5 2.6B は Mac で動く?全 Apple チップのメモリと速度