01功能特性
优点
- VRAM 占用极低（约 1.7 GB，Q4 量化）
- 128k 上下文
- 支持文本与图像的多模态输入
- 在 CPU 和边缘设备上运行速度快
需了解的局限性
- —3B模型：推理能力有限，相比更大模型表现不足
- —LFM Open许可（请检查商业使用条款）
架构
紧凑型视觉语言模型 · 基于 LFM2.5（混合架构）+ 视觉编码器 · 128k 上下文
训练
Liquid AI，LFM2.5 系列的视觉语言版本，采用专为边缘设备和 CPU 设计的高效架构。许可协议为 LFM Open License v1.0。
最适合的场景
本地视觉面向边缘计算的多模态图像解读 / OCR
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# HuggingFace : LiquidAI/LFM2.5-VL-3B
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
1.7 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
2.1 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
3.2 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
6 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 3.9 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行LFM2.5 VL 3B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行LFM2.5 VL 3B，大约需要1.7 GB 显存。可供比较的硬件选项：RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — 请为系统和上下文保留余量，并确认推理引擎与GPU兼容。
当前在售产品： RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime)
Amazon查看价格 →联盟链接 — 您无需承担额外费用，我们可能获得佣金，推荐独立作出。作为 Amazon 合作伙伴，哪个LLM 会从符合条件的购买中获利。
移动场景： LFM2.5 VL 3B 也可在以下设备上运行 RTX 笔记本电脑 (16 GB 显存）→
在你的私有 ChatGPT 中使用此模型，无需云端
只需 1 小时，即可在您的电脑上拥有专属的免费 ChatGPT — LM Studio、Ollama、Open WebUI、您的文档，无需云端。
- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 终身更新
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。