LFM2-24B-A2B-MLX-4bit
O LFM2-24B-A2B-MLX-4bit da LiquidAI concentra 24 bilhões de parâmetros em um modelo de chat. LFM2-24B-A2B-MLX-4bit is an open-weights chat model with roughly 24 billion parameters.
by LiquidAI · 24B parâmetros
Ideal para
Como usar LFM2-24B-A2B-MLX-4bit no osFoundry
Conecte com sua própria chave (BYOK)
Abra o diálogo de chaves e cole sua chave de API da LiquidAI. O osFoundry descobre LFM2-24B-A2B-MLX-4bit automaticamente — atribua-o a um papel do Maestro (router, direct, orchestrator ou fallback) na aba Pipeline e ele estará ativo em cada chat. Sua chave, sua conta no provedor — sem markup sobre tokens.
Implante um endpoint dedicado
LFM2-24B-A2B-MLX-4bit é open-weights — execute localmente sem custo, ou implante um endpoint GPU dedicado no seu workspace para capacidade reservada sem limites de taxa.
Use em um Room App
Os Room Apps declaram recursos de IA em seus manifestos e os chamam com invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Chame a partir dos seus próprios apps
Uma vez que um modelo está conectado ao seu workspace, você pode hospedá-lo como uma API e acessá-lo a partir dos seus próprios serviços, scripts ou CI — fora do osFoundry.
Quais hardwares rodam LFM2-24B-A2B-MLX-4bit
LFM2-24B-A2B-MLX-4bit roda em uma única GPU de consumo de 16GB (~15 GB de VRAM com folga para KV-cache). A inferência em precisão completa cabe em uma única H100 80GB em precisão FP16 (~58 GB).
LFM2-24B-A2B-MLX-4bit vs modelos semelhantes
Licença
Não especificada — Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial.
Consulte a documentação original.
Perguntas frequentes sobre LFM2-24B-A2B-MLX-4bit
LFM2-24B-A2B-MLX-4bit é gratuito?
LFM2-24B-A2B-MLX-4bit é gratuito para rodar localmente no seu próprio hardware. O acesso hospedado via osFoundry é medido (entrada Free (local), saída Free (local)). Você pode alternar entre local e hospedado a qualquer momento.
Posso usar LFM2-24B-A2B-MLX-4bit comercialmente?
Uso comercial é permitido com condições. Termos de licença não especificados — verifique o model card original antes do uso comercial. Consulte a documentação original.
Quanta VRAM LFM2-24B-A2B-MLX-4bit precisa?
Aproximadamente 15 GB em quantização Q4, ou 58 GB em precisão FP16 completa. Cabe em uma única GPU de consumo de 24GB.
Posso rodar LFM2-24B-A2B-MLX-4bit localmente?
Sim. LFM2-24B-A2B-MLX-4bit é open-weights e roda localmente em uma GPU de workstation. O runtime local do osFoundry cuida do carregamento, da quantização e do roteamento do modelo.
Em que LFM2-24B-A2B-MLX-4bit é melhor?
LFM2-24B-A2B-MLX-4bit é bem adequado para text generation.
Como uso LFM2-24B-A2B-MLX-4bit no osFoundry?
Cole sua chave de API da LiquidAI no diálogo de chaves (ou implante os pesos abertos para modelos auto-hospedáveis), atribua LFM2-24B-A2B-MLX-4bit a um papel do Maestro na aba Pipeline e use-o em chats, em Room Apps via invokeAI ou nos seus próprios apps.
Publicado pela LiquidAI em 18 de fevereiro de 2026. Fonte: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-24B-A2B-MLX-4bit