Memória em cada precisão
| Versão | Pesos | Com contexto | Menor Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 25,5 GB | 27,5 GB | 48 GB |
| 6 bits | 19,5 GB | 21,1 GB | 32 GB |
| 4 bits | 13,5 GB | 15 GB | 24 GB |
| 3 bits qualidade menor | 10,5 GB | 12 GB | 16 GB |
| 2 bits qualidade menor | 7,5 GB | 9 GB | 16 GB |
Em cada chip da Apple
O menor tamanho de memória de cada chip que roda LFM2.5 24B A2B, a melhor versão que cabe e a velocidade de escrita que você pode esperar.
| Chip | Precisa | Versão | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 4 bits Roda bem | 70–124 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bits Roda bem | 257–457 |
| M5 Max | 36 GB | 6 bits Roda bem | 129–230 |
| M5 Pro | 24 GB | 4 bits Roda bem | 126–223 |
| M5 | 24 GB | 4 bits Roda bem | 63–111 |
| M4 Max | 36 GB | 6 bits Roda bem | 115–205 |
| M4 Pro | 24 GB | 4 bits Roda bem | 112–199 |
| M4 | 24 GB | 4 bits Roda bem | 49–87 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bits Roda bem | 176–312 |
| M3 Max | 36 GB | 6 bits Roda bem | 84–150 |
| M3 Pro | 36 GB | 6 bits Roda bem | 42–75 |
| M3 | 24 GB | 4 bits Roda bem | 41–73 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bits Roda bem | 171–305 |
| M2 Max | 32 GB | 6 bits Roda bem | 113–200 |
| M2 Pro | 32 GB | 6 bits Roda bem | 56–100 |
| M2 | 24 GB | 4 bits Roda bem | 41–73 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bits Roda bem | 171–305 |
| M1 Max | 32 GB | 6 bits Roda bem | 113–200 |
| M1 Pro | 32 GB | 6 bits Roda bem | 56–100 |
| M1 | 16 GB | 3 bits Roda bem | 34–60 |
Como rodar
- O jeito fácil: baixe o MLX Harness, grátis e open source. Procure LFM2.5 24B A2B, baixe a versão que cabe no seu Mac e comece a conversar. O MLX Harness também disponibiliza o modelo para os seus outros apps por uma API compatível com a OpenAI.Baixe o MLX HarnessGrátis · Apple Silicon · macOS 14.5 ou posterior
- No Terminal, com o MLX da Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bitVersão MLX: mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bit no Hugging Face. As outras precisões ficam logo ao lado.
Passo a passo: baixar e rodar LLMs no Mac · como usar o MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Sobre LFM2.5 24B A2B
| Criado por | Liquid AI |
|---|---|
| Parâmetros | 24B no total · 2B ativos (mixture-of-experts) |
| Contexto | 128K tokens |
| Licença | LFM Open License v1.0 (lfm1.0) |
| Lançamento | 2026-10 |
| Entrada | Texto |
| Pesos | LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B |
Perguntas
- Quanta memória LFM2.5 24B A2B precisa?
- Cerca de 13,5 GB de pesos com 4 bits, mais espaço para o contexto: 15 GB no total. No Mac, isso significa 24 GB de memória unificada ou mais, já que o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% dela por padrão.
- Qual é a velocidade de LFM2.5 24B A2B no Mac?
- A velocidade de escrita depende da largura de banda da memória. Aqui, o Mac mais rápido para ele é um M5 Ultra com 96 GB, a cerca de 257–457 tokens por segundo (8 bits). O menor Mac que o roda, com 24 GB, chega a cerca de 126–223 em um M5 Pro.
- Por que LFM2.5 24B A2B roda mais rápido do que o tamanho sugere?
- É um modelo mixture-of-experts: ele mantém 24B parâmetros na memória, mas lê só 2B a cada token, então escreve na velocidade de um modelo bem menor.
Modelos parecidos
Para o model card ou o README do seu modelo
Mostra o menor Mac que roda bem LFM2.5 24B A2B e leva para esta página.
[](https://mlx.app/run/lfm2.5-24b-a2b)Como é calculado
Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.