LFM2.5-VL-450M
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
LFM2.5-VL-450M braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,2 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
LFM2.5-VL-450M braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,3 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
LFM2.5-VL-450M braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,2 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
LFM2.5-VL-450M braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,4 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
LFM2.5-VL-450M braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1,4 GB Speicher und läuft auf allen 544 geführten Geräten flüssig.
Mit dem wenigsten Speicher schafft es: Lenovo ThinkPad P1 16 Zoll (2025), RTX PRO 1000 Blackwell Laptop GPU, 32 GB.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen.
- Anbieter
- LiquidAI
- Parameter
- 0,4 Mrd.
- Längster Kontext
- 128.000 Token
- Nimmt entgegen
- Text und Bilder
- Lizenz
- eigene Lizenz des AnbietersOb die Lizenz den Einsatz im Unternehmen erlaubt, haben wir noch nicht geprüft.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 4096Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 4.096 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 16384Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 16.384 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 8192Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 8.192 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
So starten Sie es mit Ollama:
$ ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M
>>> /set parameter num_ctx 32768Ab 24 GB Grafikspeicher wählt Ollama von selbst mehr Kontext und braucht dann mehr Speicher; beim Mac zählt dabei der Teil des Arbeitsspeichers, den macOS der Grafik zuteilt. Die zweite Zeile, nach dem Start in Ollama eingegeben, hält den Kontext bei den 32.768 Token, für die die Zahlen hier gelten.
Für mehrere Nutzer gleichzeitig: Ollama bedient dieses Modell immer nur mit einer Anfrage nach der anderen. Bei anderen Modellen lässt sich das über die Einstellung OLLAMA_NUM_PARALLEL ändern, hier nicht: Ollama setzt den Wert für diese Modellart selbst zurück. Die Tempoangaben oben gelten für eine einzelne Anfrage.
Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
und 534 weitere
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Grafikkarten, in die es ganz passt
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.637 bis 2.001 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 1.230 bis 1.504 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.230 bis 1.504 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.230 bis 1.504 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 1.230 bis 1.504 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 718 bis 1.333 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 807 bis 987 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 764 bis 934 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 2.008 bis 2.454 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 838 bis 1.557 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.363 bis 1.666 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 1.021 bis 1.248 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.021 bis 1.248 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.021 bis 1.248 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 1.021 bis 1.248 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 595 bis 1.106 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 668 bis 816 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 632 bis 772 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 1.677 bis 2.050 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 696 bis 1.293 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.534 bis 1.875 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 1.151 bis 1.407 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.151 bis 1.407 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.151 bis 1.407 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 1.151 bis 1.407 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 672 bis 1.248 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 755 bis 922 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 714 bis 873 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 1.884 bis 2.303 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 785 bis 1.458 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.114 bis 1.362 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 485 bis 901 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 542 bis 663 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 513 bis 627 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 1.375 bis 1.681 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 568 bis 1.055 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
| Grafikkarte | Urteil | Tempo | Speicher |
|---|---|---|---|
| NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti, 8 GB | Läuft gut | 1.114 bis 1.362 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3070, 8 GB | Läuft gut | 832 bis 1.017 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| AMD Radeon RX 9060 XT, 8 GB | Läuft gut | 485 bis 901 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti, 8 GB | Läuft gut | 542 bis 663 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 4060, 8 GB | Läuft gut | 513 bis 627 Token/s | 8 GB davon 7,2 GB nutzbar |
| NVIDIA GeForce RTX 3080, 10 GB | Läuft gut | 1.375 bis 1.681 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
| Intel Arc B570, 10 GB | Läuft gut | 568 bis 1.055 Token/s | 10 GB davon 9,2 GB nutzbar |
und 50 weitere
Alle Geräte und Grafikkarten für LFM2.5-VL-450M
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 0,2 GB | 1,2 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,2 GB | 1,2 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,3 GB | 1,2 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,3 GB | 1,2 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 0,4 GB | 1,3 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 0,7 GB | 1,8 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:BF16 |
| F16 | 0,7 GB | 1,8 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 0,2 GB | 1,3 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,2 GB | 1,3 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,3 GB | 1,3 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,3 GB | 1,3 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 0,4 GB | 1,4 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 0,7 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:BF16 |
| F16 | 0,7 GB | 1,9 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 0,2 GB | 1,2 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,2 GB | 1,2 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,3 GB | 1,2 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,3 GB | 1,3 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 0,4 GB | 1,4 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 0,7 GB | 1,8 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:BF16 |
| F16 | 0,7 GB | 1,8 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 0,2 GB | 1,4 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,2 GB | 1,4 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,3 GB | 1,5 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,3 GB | 1,5 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 0,4 GB | 1,6 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 0,7 GB | 2,0 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:BF16 |
| F16 | 0,7 GB | 2,0 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:F16 |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q4_0 | 0,2 GB | 1,4 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_0 |
| Q4_K_M | 0,2 GB | 1,4 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q4_K_M |
| Q5_K_M | 0,3 GB | 1,5 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q5_K_M |
| Q6_K | 0,3 GB | 1,5 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q6_K |
| Q8_0 | 0,4 GB | 1,6 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:Q8_0 |
| BF16 | 0,7 GB | 2,0 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:BF16 |
| F16 | 0,7 GB | 2,0 GB | ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF:F16 |
Quelle: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-450M-GGUF
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