01Ce qu'il sait faire
- Architecture Liquid efficace en mémoire
- 32k contexte natif
- 14 Go VRAM en Q4 (RTX 4090/5090)
- Polyvalent chat et général
- —Licence LFM Open License (pas Apache pur)
- —Modèle gated sur Hugging Face
- —Écosystème encore jeune
04Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
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.
Quel matériel pour LFM2 24B ?
Pour exécuter LFM2 24B en local en quantification Q4, il faut environ 14 Go de VRAM. Une option à comparer : RTX 5070 Ti 16 Go — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.
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En mobilité : LFM2 24B tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
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- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Mises à jour à vie
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.