01Ce qu'il sait faire
- Mémoire négligeable (<1 Go en Q4)
- Tourne sur CPU et iGPU
- Mode pensée explicite
- Latence faible
- —Capacités limitées par la taille 1.2B
- —Contexte 32k seulement
- —Licence LFM (pas Apache pur)
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 LFM2.5 Thinking 1.2B ?
Pour exécuter LFM2.5 Thinking 1.2B en local en quantification Q4, il faut environ 0.7 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).
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En mobilité : LFM2.5 Thinking 1.2B 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.