LFM3 1.7B の必要VRAM

Liquid AIの第3世代の1.7B。24層のうち13層が短い畳み込み、5層が窓256のスライディングウィンドウ注意で、全注意は6層だけ。公式は4bitで約1GBと案内している。

1.73B / 24層 / GQA 4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3.0GB、128Kで約4.2GBです(8Kの約1.6倍)。

LFM3 1.7Bとは

LFM3 1.7Bは、LiquidAIが公開するTransformer系の最軽量クラス(1.73B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5万件・いいね1,405件 — ダウンロード数は当サイト収録120モデル中78位です(2026-11-04時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

LFM3 1.7B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2.7GB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2.7GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約3.4GB)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採用: 全24層のうちフルアテンションは6層のみで、残りの層は直近256トークンの窓しか参照しません。長文時のKVキャッシュ増加が緩やかです。

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1GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約343 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約961 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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Spark-X2.6 1.7B(1.71B) / MiniCPM-V 4.7 1B(1.55B) / Qwen2.5 1.5B(1.54B)

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