Kleinere Alternativen
Modelle, die weniger Speicher als LFM2.5 2.6B brauchen und etwa gleich gut oder besser abschneiden.
Kein bewertetes Modell ist zugleich kleiner und fast so intelligent wie LFM2.5 2.6B.
LFM2.5 2.6B
Liquid AI · 2,7B · Dense
LFM2.5 2.6B ist ein 2,7B-Modell von Liquid AI mit 128K Token Kontext. In Q4_K_M mit 8K Kontext braucht es etwa 2 GB; mit 4 GB bleibt Luft für lange Chats.
Quantisierungsoptionen
| Quant. | Bits | Speicher | Qualität | Auf deiner Hardware |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3,16 | — | Spürbar schlechter | … |
| Q3_K_M | 4 | — | Etwas Verlust | … |
| Q4_K_M | 4,89 | — | Gut | … |
| Q5_K_M | 5,7 | — | Gut | … |
| Q6_K | 6,56 | — | Fast original | … |
| Q8_0 | 8,5 | — | Fast original | … |
| F16 | 16 | — | Original | … |
Speicher nach Kontextlänge
In Q4_K_M. Der Kontext-Cache wächst mit jedem Token, das das Modell im Blick behält.
| Kontext | Kontext-Cache | Gesamt |
|---|---|---|
| 4K | 0,1 GB | 1,9 GB |
| 8K | 0,1 GB | 2 GB |
| 32K | 0,5 GB | 2,4 GB |
| 128K | 2 GB | 3,9 GB |
Nächste Schritte
Vergleiche es mit
Bewertete Modelle ähnlicher Größe, nebeneinander auf deinem Gerät.
Die kleinste Hardware, auf der es gut läuft
Desktop-Geräte mit dem wenigsten Speicher, die LFM2.5 2.6B bei Q4_K_M Note A oder S geben.
Kann ich LFM2.5 2.6B lokal ausführen?
Kann ich LFM2.5 2.6B lokal ausführen?
Ja, wenn deine GPU oder dein Mac in Q4_K_M etwa 2 GB frei hat. Öffne diese Seite auf dem Rechner, um die Note für deine Hardware zu sehen, und starte es mit llama.cpp, Ollama oder LM Studio.
Wie viel Speicher braucht LFM2.5 2.6B?
Etwa 2 GB in Q4_K_M mit 8K Kontext und 3,1 GB in Q8_0. Niedrigere Quantisierungen passen auf kleinere Karten, mit etwas Qualitätsverlust; längerer Kontext kommt hinzu.