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LFM2.5 24B A2B は Mac で動く？

はい、24 GB 以上のユニファイドメモリがあれば動きます。LFM2.5 24B A2B のパラメータ数は 24B で、トークンごとに使われるのはそのうち 2B。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15 GB重み 13.5 GB + コンテキスト
最小構成の Mac24 GB4ビット · 55 通りの Mac 構成
最速の Mac257–457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25.5 GB27.5 GB48 GB
6ビット19.5 GB21.1 GB32 GB
4ビット13.5 GB15 GB24 GB
3ビット 品質低め10.5 GB12 GB16 GB
2ビット 品質低め7.5 GB9 GB16 GB

すべての Apple チップで

各チップで LFM2.5 24B A2B 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
M624 GB4ビット 快適70–124
M5 Ultra96 GB8ビット 快適257–457
M5 Max36 GB6ビット 快適129–230
M5 Pro24 GB4ビット 快適126–223
M524 GB4ビット 快適63–111
M4 Max36 GB6ビット 快適115–205
M4 Pro24 GB4ビット 快適112–199
M424 GB4ビット 快適49–87
M3 Ultra96 GB8ビット 快適176–312
M3 Max36 GB6ビット 快適84–150
M3 Pro36 GB6ビット 快適42–75
M324 GB4ビット 快適41–73
M2 Ultra64 GB8ビット 快適171–305
M2 Max32 GB6ビット 快適113–200
M2 Pro32 GB6ビット 快適56–100
M224 GB4ビット 快適41–73
M1 Ultra64 GB8ビット 快適171–305
M1 Max32 GB6ビット 快適113–200
M1 Pro32 GB6ビット 快適56–100
M116 GB3ビット 快適34–60

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 24B A2B 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/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bitビルド：Hugging Face の mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-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 24B A2B について

開発元Liquid AI
パラメータ合計 24B · アクティブ 2B（Mixture of Experts）
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2026-10
入力テキスト
重みLiquidAI/LFM2.5-24B-A2B

よくある質問

LFM2.5 24B A2B にはどれくらいのメモリが必要？
4ビット で重みが約 13.5 GB、これにコンテキスト用の余裕を足して合計 15 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 24 GB 以上のユニファイドメモリが必要です。
LFM2.5 24B A2B 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 257–457 トークン（8ビット）。動かせる最小構成は 24 GB の M5 Pro で、毎秒約 126–223 トークンです。
LFM2.5 24B A2B がサイズのわりに速いのはなぜ？
Mixture of Experts（MoE）モデルだからです。メモリには 24B のパラメータを置きますが、トークンごとに読み込むのは 2B だけなので、はるかに小さなモデル並みの速度で生成します。

似たモデル

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モデルカードや README に

Runs on a Mac: LFM2.5 24B A2B LFM2.5 24B A2B 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/lfm2.5-24b-a2b.svg)](https://mlx.app/run/lfm2.5-24b-a2b)

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 24B A2B は Mac で動く？全 Apple チップのメモリと速度