01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Architecture Liquid efficace en mémoire
- 32k contexte natif
- 14 Go VRAM en Q4 (RTX 4090/5090)
- Polyvalent chat et général
Limites à connaître
- —Licence LFM Open License (pas Apache pur)
- —Modèle gated sur Hugging Face
- —Écosystème encore jeune
Architecture
Liquid Foundation Model · 24B paramètres dense · 32k contexte
Entraînement
Famille LFM2 de Liquid AI (spinoff MIT, US). Variante 24B dense pour workstation grand public.
Idéal pour
Chat polyvalentWorkstation grand publicInférence locale 24B
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
14 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
17 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
26 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
48 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 31 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner LFM2 24B ?
Pour exécuter LFM2 24B en local en quantification Q4, il faut environ 14 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5070 Ti (16 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5070 Ti
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama pull lfm2
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.