Память при каждой точности
| Версия | Веса | С контекстом | Минимальный Mac |
|---|---|---|---|
| 8 бит | 2,9 ГБ | 4,4 ГБ | 8 ГБ |
| 6 бит | 2,2 ГБ | 3,7 ГБ | 8 ГБ |
| 4 бит | 1,5 ГБ | 3 ГБ | 8 ГБ |
| 3 бит ниже качество | 1,2 ГБ | 2,7 ГБ | 8 ГБ |
| 2 бит ниже качество | 0,8 ГБ | 2,3 ГБ | 8 ГБ |
На каждом чипе Apple
Минимальный объем памяти каждого чипа, на котором запускается LFM2.5 2.6B, лучшая версия, которая помещается, и ожидаемая скорость генерации.
| Чип | Нужно | Версия | Токенов/с |
|---|---|---|---|
| M6 | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 24–42 |
| M5 Ultra | 96 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 186–331 |
| M5 Max | 36 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 71–127 |
| M5 Pro | 24 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 48–85 |
| M5 | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 24–42 |
| M4 Max | 36 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 64–113 |
| M4 Pro | 24 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 42–75 |
| M4 | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 19–33 |
| M3 Ultra | 96 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 127–226 |
| M3 Max | 36 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 47–83 |
| M3 Pro | 18 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 23–41 |
| M3 | 8 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 16–28 |
| M2 Ultra | 64 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 124–221 |
| M2 Max | 32 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 62–110 |
| M2 Pro | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 31–55 |
| M2 | 8 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 16–28 |
| M1 Ultra | 64 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 124–221 |
| M1 Max | 32 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 62–110 |
| M1 Pro | 16 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 31–55 |
| M1 | 8 ГБ | 8 бит Работает хорошо | 11–19 |
Как запустить
- Самый простой способ: скачайте MLX Harness — бесплатно и с открытым кодом. Найдите LFM2.5 2.6B, скачайте версию, которая подходит вашему Mac, и общайтесь. Приложение также отдает модель другим вашим программам через API, совместимый с OpenAI.Скачать MLX HarnessБесплатно · Apple Silicon · macOS 14.5 или новее
- В Терминале с MLX от Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bitСборка: mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bit на Hugging Face. Рядом лежат версии с другой точностью.
Пошагово: скачать и запустить LLM на Mac · как пользоваться MLX Harness · MLX, Ollama и llama.cpp
О модели LFM2.5 2.6B
| Разработчик | Liquid AI |
|---|---|
| Параметры | 2,69B (плотная) |
| Контекст | токенов: 128K |
| Лицензия | LFM Open License v1.0 (lfm1.0) |
| Выпуск | 2026-07 |
| Ввод | Текст |
| Веса | LiquidAI/LFM2.5-2.6B |
Вопросы
- Сколько памяти нужно модели LFM2.5 2.6B?
- Около 1,5 ГБ на веса (4 бит) плюс место для контекста: всего 3 ГБ. На Mac это значит 8 ГБ объединенной памяти или больше, ведь по умолчанию macOS отдает GPU около 75% памяти.
- Насколько быстро LFM2.5 2.6B работает на Mac?
- Скорость генерации зависит от пропускной способности памяти. Самый быстрый Mac для нее здесь — M5 Ultra с 96 ГБ: около 186–331 токенов в секунду (8 бит). Минимальный Mac, который ее запускает, — M3 с 8 ГБ — выдает около 16–28.
- Ухудшает ли квантование LFM2.5 2.6B?
- При 4 битах большинство моделей остаются близки к исходному качеству; ниже 4 бит качество падает быстрее. Выбирайте максимальную точность, которая помещается в ваш Mac с запасом.
Похожие модели
Для карточки модели или README
Показывает минимальный Mac, на котором LFM2.5 2.6B хорошо работает, и ведет сюда.
[](https://mlx.app/run/lfm2.5-2.6b)Как это рассчитано
Память: параметры модели при 8, 6, 4, 3 или 2 битах на вес плюс групповые масштабы MLX (полбита на вес) или ее нативный формат, а сверху — место для контекста. По умолчанию macOS отдает GPU около 75% объединенной памяти. Скорость: пропускная способность памяти, деленная на число байтов, читаемых на каждый токен, — это потолок для одного диалога; в публичных тестах llama.cpp на Apple Silicon реальные запуски достигают примерно 45–80% от него, и показан именно этот диапазон. Это оценки, а не измерения: измерьте свой Mac в MLX Bench. Данные моделей — из официальных карточек моделей, данные чипов — из технических характеристик Apple. Проверено 2026-10-19. Те же данные, что и на mlx.app/compare.