LFM2-24B-A2B calcolatore TPS

Apri i pesi Liquid AI 24B parametri February 2026

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 51.8 tok/s

Scheda più veloce

B200

784 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire LFM2-24B-A2B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

241 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
784 tok/s 471–1,255 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	25.1 GB	Q8_0	Comodo
784 tok/s 471–1,255 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	25.1 GB	Q8_0	Comodo
626 tok/s 376–1,002 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q8_0	Comodo
626 tok/s 376–1,002 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	25.1 GB	Q8_0	Comodo
501 tok/s 301–801 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
479 tok/s 288–767 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	25.1 GB	Q8_0	Comodo
479 tok/s 288–767 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	25.1 GB	Q8_0	Comodo
459 tok/s 275–734 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	25.1 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–652 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–652 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
407 tok/s 244–652 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
386 tok/s 232–618 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
329 tok/s 198–527 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
329 tok/s 198–527 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	25.1 GB	Q8_0	Comodo
329 tok/s 198–527 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
329 tok/s 198–527 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
329 tok/s 198–527 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
256 tok/s 153–409 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	13.9 GB	Q4_K_M	Stretto
251 tok/s 150–401 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	25.1 GB	Q8_0	Comodo
251 tok/s 150–401 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	25.1 GB	Q8_0	Comodo
217 tok/s 130–348 · bassa fiducia	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	13.9 GB	Q4_K_M	Stretto
209 tok/s 125–334 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
205 tok/s 123–327 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	25.1 GB	Q8_0	Comodo
203 tok/s 122–325 · bassa fiducia	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	13.9 GB	Q4_K_M	Stretto
203 tok/s 122–325 · bassa fiducia	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	13.9 GB	Q4_K_M	Stretto

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Liquid AI
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 25 February 2026

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 24B
Dati di addestramento: tokens

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono LFM2-24B-A2B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano LFM2-24B-A2B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

13.9 GB

Più veloce

784 tok/s

LFM2-24B-A2B raggiunge un conteggio di parametri di 24B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 241.

La scheda più piccola che lo tiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q4_K_M e producendo circa 51.8 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 784 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

LFM2-24B-A2B è stato pubblicato da Liquid AI, nel paese registrato come United States of America, durante February 2026. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 101.4 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 239 di loro

Poiché instrada ogni token attraverso un sottoinsieme dei suoi pesi, produce testo al ritmo di un modello molto più piccolo. La questione è la memoria: tutto deve ancora adattarsi, quindi la velocità è un bonus piuttosto che uno sconto sull'hardware.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per LFM2-24B-A2B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Leggi prima il numero di VRAM

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di LFM2-24B-A2B, avere bisogno di circa 13.9 GB a una compressione di Q4_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. LFM2-24B-A2B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q4_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per LFM2-24B-A2B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 784 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di LFM2-24B-A2B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su LFM2-24B-A2B.

Risposte

LFM2-24B-A2B — domande comuni

LFM2-24B-A2B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

LFM2-24B-A2B— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

LFM2-24B-A2B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 3.1 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

LFM2-24B-A2B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

LFM2-24B-A2B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

LFM2-24B-A2B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 471–1,255 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

LFM2-24B-A2B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q4_K_M utilizzando circa 13.9 GB, e produce approssimativamente 51.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

LFM2-24B-A2B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 784 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 239.

LFM2-24B-A2B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 13.9 GB a una compressione di Q4_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

LFM2-24B-A2B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q4_K_M, utilizzando circa 13.9 GB e generando approssimativamente 256 token al secondo. Il fit è stretto.

LFM2-24B-A2B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 19.5 GB e generando approssimativamente 191 token al secondo. Il fit è stretto.

LFM2-24B-A2B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

LFM2-24B-A2B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 24B. 24B total, 2B active. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

LFM2-24B-A2B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Liquid AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

LFM2-24B-A2B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 2026.

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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