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Liquid AILiquid AI

LFM2.5 350M

huggingfaceHuggingFace
80.5Kダウンロード363いいねMar 2026公開日128K トークンコンテキストOtherライセンス30 基本品質

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.

はじめに

— コピー&ペーストでローカル実行

Copy-paste commands to run LFM2.5 350M on your machine.

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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あなたのハードウェア

検出中...

おすすめ

Intel
コスパ最良C
Intel Arc A380 6GB~$139 — 5 tok/s
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最適なハードウェア

LFM2.5 350Mのおすすめ

NVIDIA
RTX 3050 Ti Laptop 4GBB
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Intel Arc A370M 4GBC
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GTX 1650 4GBC
4 GB
NVIDIA
RTX 4050 Laptop 6GBC
6 GB
NVIDIA
RTX 2060 6GBC
6 GB

このモデルを実行

LFM2.5 350M on RTX 3050 Ti Laptop 4GBLFM2.5 350M on Intel Arc A370M 4GBLFM2.5 350M on GTX 1650 4GB

量子化オプション

量子化レベル別VRAM推定値

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—

ハードウェア互換性

全ハードウェアの適合度推定

カリキュレーターを開く

Computing compatibility...

メモリ内訳

Reference: RTX 2060 6GB

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

よくある質問

FAQ — LFM2.5 350M

関連項目

量子化ガイドスコアリングメソドロジーカリキュレーターを開く