LFM3 1.7B
1.7BLiquid AI LFM3
Liquid AI LFM3 系列中最小的模型,10 月 27 日发布:一个 1.7B 文本模型,上下文 256K,面向手机、笔记本和小显存显卡。24 层中只有 6 层的缓存随上下文增长;5 层是 256 token 滑动窗口,其余 13 层是短卷积。Q4_K_M 在 4K 下约需 1.2 GB,128K 下约需 2.8 GB,8 GB 显卡可以从容运行;用满 256K 窗口约需 4.5 GB。Q8_0 在 4K 下约需 2.0 GB。Ollama v0.40.12 目前只在 Apple 硬件上运行 LFM3 系列;llama.cpp 在各平台都能加载它的架构。体积按 Liquid 官方发布的 GGUF 文件大小计算,各档位的质量损失未公布。
262K
最大上下文
4
量化变体
GGUF Q8_0
最佳质量
—
困惑度增幅(最佳档位)
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
| 格式 | 级别 | BPW | 显存 | PPL 损失 | 速度 | 来源 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GGUF | Q4_K_M | 5.08 | 1.2 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q5_K_M | 5.82 | 1.4 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q6_K | 6.6 | 1.6 GB | — | — | 估算 | |
| GGUF | Q8_0 | 8.54 | 2.0 GB | — | — | 估算 |
每个体积对应哪个文件
文件大小不等于显存:显存一栏是计算器在 4K 上下文下的总量 —— 权重加 KV 缓存,再加 10% 的激活缓冲。两边的单位是有意不同的:文件大小用十进制 GB,和 Hugging Face 列表一致;显存一栏用 GiB(1024³ 字节),并在权重上多算 2%,所以 7.12 GB 的文件在那一栏里约是 6.8 GiB。仓库若带视觉投影(mmproj),它是另外下载的文件,两个数字都不含它。
- GGUF Q4_K_MLiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF · LFM3-1.7B-Q4_K_M.gguf · 1.10 GB (1,099,627,808 字节) · 2026-10-29 核对
- GGUF Q5_K_MLiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF · LFM3-1.7B-Q5_K_M.gguf · 1.26 GB (1,258,663,200 字节) · 2026-10-29 核对
- GGUF Q6_KLiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF · LFM3-1.7B-Q6_K.gguf · 1.43 GB (1,427,638,304 字节) · 2026-10-29 核对
- GGUF Q8_0LiquidAI/LFM3-1.7B-GGUF · LFM3-1.7B-Q8_0.gguf · 1.85 GB (1,846,238,496 字节) · 2026-10-29 核对
相似模型
与 Llama 3.2 对比Llama 3.2 3B Instruct
Meta Llama 3.2
小巧而实用,4GB 显存或 8GB 内存即可运行,甚至可在手机端通过 llama.cpp 运行。
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在本地运行 LFM3 1.7B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,LFM3 1.7B 约需 1.2 GB —— 权重 1.0 GB、KV 缓存 0.05 GB、激活缓冲 0.1 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 11 张,Mac M1 8G 起步;78 张卡中有 78 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 0.33 GB,总量来到 1.6 GB。这比参数量给人的印象要温和:24 层中只有 6 层的 KV 缓存会随上下文增长,另有 5 层被滑动窗口封顶,因此缓存的增速只有常规架构的一小部分。该模型的原生上下文是 256K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 4 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 LFM3 1.7B 的 GGUF 格式,共 4 个档位(Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- LFM3 1.7B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 1.2 GB,到 32K 时约 1.6 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- LFM3 1.7B 能在 8GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 1.2 GB,在 Mac M1 8G 上还剩 4.8 GB,本索引中 11 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 78 张可以。
- LFM3 1.7B 该用哪个量化档位?
- 该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 4 个档位是 Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-29 RSS → /zh/feed.xml