大模型基础模型推理模型本地部署模型量化【免费下载链接】LFM2.5-24B-A2B-GGUF项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/LFM2.5-24B-A2B-GGUF点击查看免费下载LFM2.5-24B-A2B 是 Liquid AI 推出的 240 亿参数激活仅 20 亿MoE 推理模型本仓库 LFM2.5-24B-A2B-GGUF 提供了由 Unsloth Dynamic 3.0 量化的全套 GGUF 文件。它专为端侧本地 Agent 而生在 Apple M5 Max 上解码速度可达184 tokens/s比同类 MoE 模型最快快 1.7 倍且占用内存最少。本文带你在这台 Mac 上从零跑起来。 为什么 MoE 模型在 Mac 上这么快每个 token 只需激活 2B 参数Apple Silicon 的统一内存带宽优势被彻底释放——读提示词prompt processing和吐字decoding双双拉满。先认识 LFM2.5-24B-A2B小而快的推理模型关键指标数值总参数24.0B每 token 激活约 2.45B架构40 层30 个短卷积块 10 个 GQA 层MoE 路由每块 64 专家top-4 路由上下文长度131,072 tokens词表大小128,000支持语言中、英、日、法、德等 17 种它的定位非常清晰纯推理reasoning 工具调用tool calling。模型会在回答前自动加上 赞分享大模型基础模型推理模型本地部署模型量化【免费下载链接】LFM2.5-24B-A2B-GGUF项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/LFM2.5-24B-A2B-GGUF点击查看免费下载相关推荐Apple Silicon 性能优化让 LFM2.5-24B-A2B-Preview-5bit 在 Mac 上跑得更快更省的 8 个技巧Apple Silicon 性能优化让 LFM2.5 24B A2B Preview 5bit 在 Mac 上跑得更快更省的 8 个技巧 LFM2.5 24B如何选对硬件跑LFM2.5-24B-A2B-Preview-4bitApple Silicon统一内存需求与性能完全指南如何选对硬件跑LFM2.5 24B A2B Preview 4bitApple Silicon统一内存需求与性能完全指南 想在 Mac 上本地运行 LFM2.5分钟跑起来LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bit在Apple Silicon从零到一快速上手教程5分钟跑起来LFM2.5 24B A2B OptiQ 4bit在Apple Silicon从零到一快速上手教程 LFM2.5 24B A2B OptiQ 4b人工智能大模型模型量化模型优化本地部署上一篇从仿真到真机CERLAB-UAV-Autonomy与PX4的无缝对接技巧下一篇如何轻松找回消失的网页时光机插件终极使用手册创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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