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
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 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).
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En mobilité : LFM2 24B tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
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.