Her hassasiyette bellek
| Sürüm | Ağırlıklar | Bağlamla | En küçük Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bit | 25,5 GB | 27,5 GB | 48 GB |
| 6 bit | 19,5 GB | 21,1 GB | 32 GB |
| 4 bit | 13,5 GB | 15 GB | 24 GB |
| 3 bit daha düşük kalite | 10,5 GB | 12 GB | 16 GB |
| 2 bit daha düşük kalite | 7,5 GB | 9 GB | 16 GB |
Her Apple çipinde
Her çipin LFM2.5 24B A2B modelini çalıştıran en küçük bellek boyutu, ona sığan en iyi sürüm ve bekleyebileceğiniz yazma hızı.
| Çip | Gereken | Sürüm | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | 24 GB | 4 bit İyi çalışır | 70–124 |
| M5 Ultra | 96 GB | 8 bit İyi çalışır | 257–457 |
| M5 Max | 36 GB | 6 bit İyi çalışır | 129–230 |
| M5 Pro | 24 GB | 4 bit İyi çalışır | 126–223 |
| M5 | 24 GB | 4 bit İyi çalışır | 63–111 |
| M4 Max | 36 GB | 6 bit İyi çalışır | 115–205 |
| M4 Pro | 24 GB | 4 bit İyi çalışır | 112–199 |
| M4 | 24 GB | 4 bit İyi çalışır | 49–87 |
| M3 Ultra | 96 GB | 8 bit İyi çalışır | 176–312 |
| M3 Max | 36 GB | 6 bit İyi çalışır | 84–150 |
| M3 Pro | 36 GB | 6 bit İyi çalışır | 42–75 |
| M3 | 24 GB | 4 bit İyi çalışır | 41–73 |
| M2 Ultra | 64 GB | 8 bit İyi çalışır | 171–305 |
| M2 Max | 32 GB | 6 bit İyi çalışır | 113–200 |
| M2 Pro | 32 GB | 6 bit İyi çalışır | 56–100 |
| M2 | 24 GB | 4 bit İyi çalışır | 41–73 |
| M1 Ultra | 64 GB | 8 bit İyi çalışır | 171–305 |
| M1 Max | 32 GB | 6 bit İyi çalışır | 113–200 |
| M1 Pro | 32 GB | 6 bit İyi çalışır | 56–100 |
| M1 | 16 GB | 3 bit İyi çalışır | 34–60 |
Nasıl çalıştırılır
- Kolay yol: ücretsiz ve açık kaynak MLX Harness uygulamasını indirin. LFM2.5 24B A2B 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
- Apple'ın MLX'iyle Terminal'de:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bitDerleme: Hugging Face'te mlx-community/LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bit. Diğer hassasiyetler hemen yanında.
Adım adım: Mac'te LLM indirip çalıştırma · MLX Harness nasıl kullanılır · MLX, Ollama ve llama.cpp karşılaştırması
LFM2.5 24B A2B hakkında
| Geliştiren | Liquid AI |
|---|---|
| Parametreler | 24B toplam · 2B etkin (mixture of experts) |
| Bağlam | 128K token |
| Lisans | LFM Open License v1.0 (lfm1.0) |
| Yayın tarihi | 2026-10 |
| Girdi | Metin |
| Ağırlıklar | LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B |
Sorular
- LFM2.5 24B A2B ne kadar bellek gerektirir?
- 4 bit ile yaklaşık 13,5 GB ağırlık, artı bağlam için yer: toplam 15 GB. macOS varsayılan olarak GPU'nun belleğin yaklaşık %75'ini kullanmasına izin verdiği için bu, Mac'te 24 GB veya daha fazla birleşik bellek demektir.
- LFM2.5 24B A2B Mac'te ne kadar hızlı?
- Yazma hızı bellek bant genişliğine bağlıdır. Burada onun için en hızlı Mac, 96 GB'lık M5 Ultra: saniyede yaklaşık 257–457 token (8 bit). Onu çalıştıran en küçük Mac, 24 GB'lık M5 Pro, yaklaşık 126–223 token yazar.
- LFM2.5 24B A2B neden boyutunun düşündürdüğünden hızlı çalışır?
- Bu bir mixture-of-experts modeli: bellekte 24B parametre tutar ama her token için yalnızca 2B kadarını okur, bu yüzden çok daha küçük bir modelin hızında yazar.
Benzer modeller
Model kartınız veya README için
LFM2.5 24B A2B modelini iyi çalıştıran en küçük Mac'i gösterir ve buraya bağlantı verir.
[](https://mlx.app/run/lfm2.5-24b-a2b)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.