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// Liquid LFM · 文本大模型

LFM2-8B-A1B 本地部署与显存需求

总 8.34B · 激活 1B(MoE) 参数。4 位量化约 6.2 GB,BF16 约 18.9 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-10-07许可:自定义许可,需阅读显存为估算值

01规格

发布方Liquid AI · LiquidAI
系列Liquid LFM · LFM2
类型文本大模型 (text-generation)
参数量总 8.34B · 激活 1B(MoE) 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度125K tokens (128,000)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构24 层(6 层全注意力) · GQA+HYBRID · MoE
发布权重BF16 · 16.7 GB下载量
许可lfm1.0 · 自定义许可,需阅读厂商使用自定义许可,本站未归类,请阅读许可原文。
发布日期2025-10-07 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)16.7 GB 18.9 GB19.2 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_08.9 GB 10.3 GB10.6 GB 12GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)5.1 GB 6.2 GB6.5 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.1 GB · 32K 0.4 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

LiquidAI 官方发布的 3 个仓库。

05Liquid LFM 其他模型

全部 26 个 →
模型参数4 位合计发布
LFM2-350M · 同系列354M1.0 GB2025-07-10
LFM2-700M · 同系列742M1.3 GB2025-07-10
LFM2-1.2B · 同系列1.17B1.6 GB2025-07-10
LFM2-2.6B · 同系列2.57B2.3 GB2025-09-22
LFM2-24B-A2B · 同系列23.8B / 2B16.6 GB2026-02-24
LFM2.5-24B-A2B24B / 2B16.7 GB2026-10-12
LFM2.5-VL-3B3.12B2.7 GB2026-08-11
LFM2.5-2.6B2.7B2.4 GB2026-07-28
LFM2.5-Encoder-350M-Diffusion354M0.8 GB2026-07-10
LFM2.5-230M230M0.8 GB2026-06-24
LFM2.5-8B-A1B8.47B / 1B6.2 GB2026-05-28
LFM2.5-1.2B-JP-2026061.17B1.4 GB2026-05-26
LFM2.5-ColBERT-350M353M0.7 GB2026-05-20

06来源

数据核对于 2026-08-05。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)