LFM2-24B-A2B TPS-rekenmachine

Open gewichten Liquid AI 24B parameters February 2026

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

241 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 51.8 tok/s

Snelste kaart

B200

784 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien LFM2-24B-A2B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

241 kaarten passen

Berekenen

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

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Liquid AI
Organisatietype: Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 25 February 2026

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Language
Taak: Language modeling/generation

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 24B
Training gegevens: tokens

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien LFM2-24B-A2B

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien LFM2-24B-A2B

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Xeon Phi 7120P

Geheugen nodig

13.9 GB

Snelste

784 tok/s

LFM2-24B-A2B bereikt een parameter telling van 24B. Dat valt binnen het bereik dat een serieuze desktopkaart kan aansteken zodra de gewichten zijn gecomprimeerd. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 241.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 51.8 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 784 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

LFM2-24B-A2B werd gepubliceerd door Liquid AI, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens February 2026. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is.

Hoe snel het draait, en waarom

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 101.4 tokens per seconde. Het produceren van tekst sneller dan de meeste mensen het lezen. 239 van hen

Omdat het elk token door een subset van zijn weights leidt, produceert het tekst met de snelheid van een veel kleiner model. De catch is MEMORY: alles moet nog steeds passen, dus de snelheid is een bonus in plaats van een korting op hardware.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor LFM2-24B-A2B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van LFM2-24B-A2B, ongeveer nodig 13.9 GB bij een compressie van Q4_K_M. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. LFM2-24B-A2B.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., bereiken van een compressie van Q4_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor LFM2-24B-A2B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 784 tok/s
05

Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van LFM2-24B-A2B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Open de kaart die je hebt gekozen.

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op LFM2-24B-A2B.

Antwoorden

LFM2-24B-A2B — veelgestelde vragen

LFM2-24B-A2B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

LFM2-24B-A2B— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

LFM2-24B-A2B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 3.1 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

LFM2-24B-A2B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 241. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

LFM2-24B-A2B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 4. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

LFM2-24B-A2B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 471–1,255 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

LFM2-24B-A2B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 7120P, met een geheugen capaciteit van 16 GB. Het draait het model op een compressie van Q4_K_M ongeveer 13.9 GB, en produceert ongeveer 51.8 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 241.

LFM2-24B-A2B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 784 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 239.

LFM2-24B-A2B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 13.9 GB bij een compressie van Q4_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

LFM2-24B-A2B— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q4_K_M, ongeveer 13.9 GB en genereren ongeveer 256 tokens per second. De pasvorm is krap.

LFM2-24B-A2B— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q6_K, ongeveer 19.5 GB en genereren ongeveer 191 tokens per second. De pasvorm is krap.

LFM2-24B-A2B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

LFM2-24B-A2B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 24B. 24B total, 2B active. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

LFM2-24B-A2B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Liquid AI, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.

LFM2-24B-A2B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in February 2026.

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen