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Liquid AILiquid AI

LFM2.5 350M

80.5KDescargas363Me gustaMar 2026Publicado128K tokensContextoOtherLicencia30 BásicoCalidad

LFM2.5 350M (0.3499999940395355B parameters) requires approximately 1.9 GB of VRAM with Q4_K_M quantization. For the best balance of quality and speed, we recommend hardware with at least 3 GB of VRAM.

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Run

lms load LFM2.5-350M && lms server start

Quick specs

Parameters0.35B
Architecturedense
Context128K tokens
Modalitytext
Min RAM0.1 GB
Rec. RAM0.2 GB (Q4_K_M)
LicenseOther
FamilyLFM2

About this model

LFM2.5-350M is Liquid AI's ultra-compact 354M-parameter model for on-device and embedded deployment, using the hybrid convolution + attention LFM2 backbone with a 128K context window.

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Opciones de cuantización

Estimaciones de VRAM por nivel de cuantización

No hardware detected — fit column shows raw VRAM estimates

QuantBitsVRAMQualityFit
Q2_K
2
0.1 GB
Low
Q3_K_S
3
0.2 GB
Low
NVFP4
4
0.2 GB
Medium
Q4_K_M
4
0.2 GB
Medium
Q5_K_M
5
0.3 GB
High
Q6_K
6
0.3 GB
High
Q8_0
8
0.4 GB
Very High
F16
16
0.7 GB
Maximum

Compatibilidad de hardware

Estimaciones de encaje en todo el hardware

Abrir calculadora

Computing compatibility...

Desglose de memoria

Reference: RTX 2060 6GB

Weights0.2 GB
KV Cache0.2 GB
Runtime0.9 GB
Headroom0.6 GB

Preguntas frecuentes

FAQ — LFM2.5 350M

Ver también