01できること
長所
- Ollama で利用可能（インストールが簡単）
- CPU／エッジ向けに最適化（メモリ効率）
- 汎用的な7Bの密モデル
- 32kのネイティブコンテキスト
知っておくべき限界
- —ライセンス：LFM Open License v1.0（商用利用の内容に応じて再確認が必要）
- —Hugging Faceでアクセス制限あり（クリックによる同意手続き）
- —LFMエコシステムは Llama および Qwen よりも新しい
アーキテクチャ
Liquid Foundation Model · 密なモデル · 7Bパラメータ · 32kコンテキスト
トレーニング
Liquid AI：LFMアーキテクチャ（従来のTransformerに代わる方式）は、メモリ効率とCPU／エッジでの推論に最適化されています。
おすすめの用途
多用途チャットCPUによる推論エッジ／モバイル
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$ollama pull lfm2.5
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
4.1 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
5 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
7 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
14 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 9 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
LFM2.5 7Bに必要なハードウェアは？
LFM2.5 7BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 4.1 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー： RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
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外出先では： LFM2.5 7B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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