Pamięć przy każdej precyzji
| Wersja | Wagi | Z kontekstem | Najmniejszy Mac |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 2,9 GB | 4,4 GB | 8 GB |
| 6-bit | 2,2 GB | 3,7 GB | 8 GB |
| 4-bit | 1,5 GB | 3 GB | 8 GB |
| 3-bit niższa jakość | 1,2 GB | 2,7 GB | 8 GB |
| 2-bit niższa jakość | 0,8 GB | 2,3 GB | 8 GB |
Na każdym układzie Apple
Najmniejsza pamięć każdego układu, na której działa LFM2.5 2.6B, najlepsza wersja, która się mieści, i spodziewana szybkość generowania.
| Układ | Potrzebuje | Wersja | Tokeny/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 24–42 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8-bit Działa dobrze | 186–331 |
| M5 Max | 36 GB | 8-bit Działa dobrze | 71–127 |
| M5 Pro | 24 GB | 8-bit Działa dobrze | 48–85 |
| M5 | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 24–42 |
| M4 Max | 36 GB | 8-bit Działa dobrze | 64–113 |
| M4 Pro | 24 GB | 8-bit Działa dobrze | 42–75 |
| M4 | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 19–33 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8-bit Działa dobrze | 127–226 |
| M3 Max | 36 GB | 8-bit Działa dobrze | 47–83 |
| M3 Pro | 18 GB | 8-bit Działa dobrze | 23–41 |
| M3 | 8 GB | 8-bit Działa dobrze | 16–28 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8-bit Działa dobrze | 124–221 |
| M2 Max | 32 GB | 8-bit Działa dobrze | 62–110 |
| M2 Pro | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 31–55 |
| M2 | 8 GB | 8-bit Działa dobrze | 16–28 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8-bit Działa dobrze | 124–221 |
| M1 Max | 32 GB | 8-bit Działa dobrze | 62–110 |
| M1 Pro | 16 GB | 8-bit Działa dobrze | 31–55 |
| M1 | 8 GB | 8-bit Działa dobrze | 11–19 |
Jak go uruchomić
- Najprościej: pobierz MLX Harness, za darmo i z otwartym kodem. Wyszukaj LFM2.5 2.6B, pobierz wersję pasującą do Twojego Maca i rozmawiaj. Aplikacja udostępnia też model innym Twoim aplikacjom przez API zgodne z OpenAI.Pobierz MLX HarnessZa darmo · Apple Silicon · macOS 14.5 lub nowszy
- W Terminalu z MLX od Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bitWersja: mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bit na Hugging Face. Obok znajdziesz inne precyzje.
Krok po kroku: pobierz i uruchom LLM na Macu · jak używać MLX Harness · MLX, Ollama i llama.cpp
O modelu LFM2.5 2.6B
| Twórca | Liquid AI |
|---|---|
| Parametry | 2,69B (gęsty) |
| Kontekst | tokeny: 128K |
| Licencja | LFM Open License v1.0 (lfm1.0) |
| Wydany | 2026-07 |
| Wejście | Tekst |
| Wagi | LiquidAI/LFM2.5-2.6B |
Pytania
- Ile pamięci potrzebuje LFM2.5 2.6B?
- Około 1,5 GB na wagi (4-bit) plus miejsce na kontekst: łącznie 3 GB. Na Macu oznacza to 8 GB pamięci zunifikowanej lub więcej, bo macOS domyślnie pozwala GPU używać około 75% pamięci.
- Jak szybko działa LFM2.5 2.6B na Macu?
- Szybkość generowania zależy od przepustowości pamięci. Najszybszy Mac dla tego modelu to M5 Ultra z 96 GB: około 186–331 tokenów na sekundę (8-bit). Najmniejszy Mac, który go uruchomi, M3 z 8 GB, osiąga około 16–28.
- Czy kwantyzacja szkodzi modelowi LFM2.5 2.6B?
- Przy 4 bitach większość modeli zachowuje jakość bliską oryginałowi; poniżej 4 bitów jakość spada szybciej. Wybierz najwyższą precyzję, która mieści się w Twoim Macu z zapasem.
Podobne modele
Do karty modelu lub README
Pokazuje najmniejszego Maca, na którym LFM2.5 2.6B działa dobrze, i prowadzi tutaj.
[](https://mlx.app/run/lfm2.5-2.6b)Jak to liczymy
Pamięć: parametry modelu przy 8, 6, 4, 3 lub 2 bitach na wagę plus skale grup MLX (pół bita na wagę) albo jego natywny format, a do tego miejsce na kontekst. Domyślnie macOS pozwala GPU używać około 75% pamięci zunifikowanej. Szybkość: przepustowość pamięci podzielona przez liczbę bajtów odczytywanych na token to górna granica dla jednej rozmowy; w publicznych testach llama.cpp na Apple Silicon rzeczywiste uruchomienia osiągają od około 45% do 80% tej wartości i właśnie ten zakres pokazujemy. To szacunki, nie pomiary: zmierz swojego Maca w MLX Bench. Dane modeli pochodzą z oficjalnych kart modeli, dane układów ze specyfikacji technicznych Apple. Sprawdzono 2026-10-19. Te same dane co na mlx.app/compare.