Mac LFM2.5 2.6B çalıştırabilir mi?

Evet, 8 GB veya daha fazla birleşik bellekle. LFM2.5 2.6B modelinin 2,69B parametresi var. Her hassasiyette gereken bellek ve her Apple çipinin onu ne kadar hızlı çalıştırdığı aşağıda.

Bellek (4 bit)3 GBağırlıklar 1,5 GB + bağlam
En küçük Mac8 GB8 bit · 58 Mac yapılandırması
En hızlı Mac186–331token/s · M5 Ultra 96 GB (tahmin)

Her hassasiyette bellek

SürümAğırlıklarBağlamlaEn küçük Mac
8 bit2,9 GB4,4 GB8 GB
6 bit2,2 GB3,7 GB8 GB
4 bit1,5 GB3 GB8 GB
3 bit daha düşük kalite1,2 GB2,7 GB8 GB
2 bit daha düşük kalite0,8 GB2,3 GB8 GB

Her Apple çipinde

Her çipin LFM2.5 2.6B modelini çalıştıran en küçük bellek boyutu, ona sığan en iyi sürüm ve bekleyebileceğiniz yazma hızı.

ÇipGerekenSürümToken/s
M616 GB8 bit İyi çalışır24–42
M5 Ultra96 GB8 bit İyi çalışır186–331
M5 Max36 GB8 bit İyi çalışır71–127
M5 Pro24 GB8 bit İyi çalışır48–85
M516 GB8 bit İyi çalışır24–42
M4 Max36 GB8 bit İyi çalışır64–113
M4 Pro24 GB8 bit İyi çalışır42–75
M416 GB8 bit İyi çalışır19–33
M3 Ultra96 GB8 bit İyi çalışır127–226
M3 Max36 GB8 bit İyi çalışır47–83
M3 Pro18 GB8 bit İyi çalışır23–41
M38 GB8 bit İyi çalışır16–28
M2 Ultra64 GB8 bit İyi çalışır124–221
M2 Max32 GB8 bit İyi çalışır62–110
M2 Pro16 GB8 bit İyi çalışır31–55
M28 GB8 bit İyi çalışır16–28
M1 Ultra64 GB8 bit İyi çalışır124–221
M1 Max32 GB8 bit İyi çalışır62–110
M1 Pro16 GB8 bit İyi çalışır31–55
M18 GB8 bit İyi çalışır11–19

Nasıl çalıştırılır

  1. Kolay yol: ücretsiz ve açık kaynak MLX Harness uygulamasını indirin. LFM2.5 2.6B modelini arayın, Mac'inize uyan sürümü indirin ve sohbet edin. Model, OpenAI uyumlu bir API üzerinden diğer uygulamalarınıza da sunulur.MLX Harness'yu indirinÜcretsiz · Apple Silicon · macOS 14.5 veya üstü
  2. Apple'ın MLX'iyle Terminal'de:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bitDerleme: Hugging Face'te mlx-community/LFM2.5-2.6B-4bit. Diğer hassasiyetler hemen yanında.

Adım adım: Mac'te LLM indirip çalıştırma · MLX Harness nasıl kullanılır · MLX, Ollama ve llama.cpp karşılaştırması

LFM2.5 2.6B hakkında

GeliştirenLiquid AI
Parametreler2,69B (yoğun)
Bağlam128K token
LisansLFM Open License v1.0 (lfm1.0)
Yayın tarihi2026-07
GirdiMetin
AğırlıklarLiquidAI/LFM2.5-2.6B

Sorular

LFM2.5 2.6B ne kadar bellek gerektirir?
4 bit ile yaklaşık 1,5 GB ağırlık, artı bağlam için yer: toplam 3 GB. macOS varsayılan olarak GPU'nun belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verdiği için bu, Mac'te 8 GB veya daha fazla birleşik bellek demektir.
LFM2.5 2.6B Mac'te ne kadar hızlı?
Yazma hızı bellek bant genişliğine bağlıdır. Burada onun için en hızlı Mac, 96 GB'lık M5 Ultra: saniyede yaklaşık 186–331 token (8 bit). Onu çalıştıran en küçük Mac, 8 GB'lık M3, yaklaşık 16–28 token yazar.
Kuantizasyon LFM2.5 2.6B modeline zarar verir mi?
4 bitte çoğu model özgün kaliteye yakın kalır; 4 bitin altında kalite daha hızlı düşer. Mac'inize pay bırakarak sığan en yüksek hassasiyeti seçin.

Benzer modeller

Tüm modeller · Tüm Mac'ler · Mac'inizi karşılaştırın

Model kartınız veya README için

Runs on a Mac: LFM2.5 2.6B LFM2.5 2.6B modelini iyi çalıştıran en küçük Mac'i gösterir ve buraya bağlantı verir.

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

Nasıl hesaplanır

Bellek: modelin parametreleri ağırlık başına 8, 6, 4, 3 veya 2 bitte, artı MLX'in grup ölçekleri (ağırlık başına yarım bit) ya da modelin yerel biçimi; üstüne bağlam için yer. macOS varsayılan olarak GPU'nun birleşik belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verir. Hız: bellek bant genişliğinin token başına okunan bayt sayısına bölümü, tek bir sohbet için üst sınırdır; llama.cpp'nin herkese açık Apple Silicon karşılaştırmalarında gerçek çalıştırmalar bunun yaklaşık %45 ile %80'ine ulaşır ve gösterilen aralık budur. Bunlar ölçüm değil tahmindir: kendi Mac'inizi MLX Bench ile ölçün. Model verileri her modelin resmî model kartından, çip verileri Apple'ın Teknik Özellikler sayfalarından alınmıştır. Kontrol tarihi: 2026-10-19. mlx.app/compare ile aynı veriler.

Mac LFM2.5 2.6B çalıştırabilir mi? Bellek ve hız