LFM2.5 230M の必要VRAM

Liquid AI製の超小型。14層中6層だけが注意層で残り8層は畳み込みのため、スマホ級の機材でも動く軽さ。開発元自身がGGUFを配布。

0.23B / 14層 / GQA 8ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

この表は Q4_K_M を最小の量子化として計算しています。×でも、IQ4_XS のようにさらに小さい量子化なら収まることがあります(品質低下と、使うランタイムの対応状況の確認が要ります)。

上の表は8,192トークンの文脈での計算です。AIエージェント(道具を使って複数ステップの作業を自動でこなす使い方)では長い文脈が要り、その分KVキャッシュが増えます。 このモデルをQ4_K_Mで使う場合、必要VRAMは32Kで約2.0GB、128Kで約3.3GBです(8Kの約1.9倍)。

LFM2.5 230Mとは

LFM2.5 230Mは、LiquidAIが公開するTransformer系の最軽量クラス(0.23Bパラメータ)オープンモデルです。スマホや常駐アシスタント用途を狙った超小型で、賢さより軽さ・速さが持ち味です。スマートフォンでの動作も視野に入る軽さです。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約8万件・いいね306件 — ダウンロード数は当サイト収録96モデル中72位です(2026-10-13時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

LFM2.5 230Mの必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約0.1GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約0.1GB、システム予約と合わせて合計約1.7GBです。 ◎(快適)判定の最小ラインは、VRAM 8GBクラスのGPUです。 迷ったらQ4_K_M(合計約1.7GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約1.8GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

ハイブリッドアテンション(線形)採用: 全14層のうちフルアテンションは6層のみで、残りの層はコンテキスト長に依存しない固定サイズの状態を持ちます。長文に強い設計です。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約0GB、8Kで約0.1GB、32Kまで広げると約0.4GBになります。KVキャッシュはコンテキスト長にほぼ比例して増えるため、長文用途ではその分のVRAM余白を見込んでください。

速度の目安(理論上限)

生成速度はメモリ帯域律速です。Q4_K_Mの重み0.1GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約2582 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約7229 tokens/秒 — 実効はオーバーヘッドの分これより下がります。

動かすには

OllamaやLM Studioに対応しています。導入手順は用語集のOllamaページにまとめています。

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