# LFM2.5-24B-A2B-DSpark: помощник для ускорения локальной модели

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/lfm25-24b-dspark-speculative-gguf/

Liquid AI выложила вспомогательную модель DSpark для LFM2.5-24B-A2B вместе с вариантом GGUF для llama.cpp. Она предлагает продолжение текста, которое основная модель проверяет; отдельно чат-ботом не работает. Авторские замеры на серверной NVIDIA B300 не доказывают ускорение домашнего компьютера или GGUF.

Если вы запускаете LFM2.5-24B-A2B на своём компьютере и ждёте ответа, появился дополнительный вариант для ускорения вывода текста: **LFM2.5-24B-A2B-DSpark**. Liquid AI опубликовала веса вспомогательной модели — файлы с результатом её обучения — в формате Safetensors и файл **GGUF** для программы запуска моделей llama.cpp. В доступной истории обоих репозиториев есть полный снимок от **21 октября 2026 года**; сами репозитории созданы раньше, поэтому эта дата не доказывает первый день загрузки весов. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2) [s3](#src-s3) [s9](#src-s9)

## Что меняется для локального запуска

DSpark — не отдельный собеседник. Это *драфтер*: он быстро предлагает следующие части ответа, а основная LFM2.5-24B-A2B проверяет их перед выдачей текста. Представьте черновик фразы, который редактор сверяет, прежде чем показать читателю. Для GGUF нужны **два разных файла**: основная модель из официального GGUF-репозитория и её DSpark-драфтер; один файл драфтера не заменит чат-модель. Формат GGUF рассчитан на работу с llama.cpp, но сам по себе файл не гарантирует ускорения на конкретном ПК. [s2](#src-s2) [s4](#src-s4)

Если вы пока выбираете основную модель, начните с [разбора LFM2.5-24B-A2B](https://modelium.tech/zhurnal/lfm2-5-24b-a2b-local-agents-gguf-mlx/), а не с установки дополнения. Ранее мы описывали [DSpark для другой модели Liquid AI](https://modelium.tech/zhurnal/lfm25-vl-3b-dspark-gguf-mlx-speculative-vision/): новый пакет относится именно к **24B-A2B**, а не к тому варианту.

## Что показывают замеры автора

Liquid AI сообщает среднее ускорение *пропускной способности вывода* в 2,38 раза при одном одновременном запросе и 1,71 раза при 256 запросах. Это арифметическое среднее по восьми наборам задач, а не обещание, что один ваш ответ появится быстрее ровно во столько раз. Для каждого измеряемого сегмента компания использовала одну NVIDIA B300, основную модель в FP8 (формате хранения чисел), программу для запуска SGLang, нулевую температуру — настройку, убирающую случайность выбора слов, — и собственный протокол; авторы оценивали скорость, **не качество ответов**. Эти цифры **не относятся к GGUF в llama.cpp**: там результат зависит от выбранного варианта основной модели, оборудования и задачи. Modelium не запускал пару и не воспроизводил замеры. [s1](#src-s1) [s5](#src-s5) [s2](#src-s2)

## Права и ограничения

Оба драфтера и основная модель распространяются по **LFM Open License v1.0**, не по MIT или Apache 2.0. По тексту лицензии коммерческое использование без отдельного соглашения разрешено только при годовой выручке юридического лица **ниже 10 млн долларов США**; при достижении порога оно не лицензируется этим соглашением. Условия кода llama.cpp отдельно от прав на веса. Минимальная оперативная и видеопамять для вашей пары моделей здесь не подтверждены: размер скачиваемого файла драфтера не равен требованиям к памяти. [s6](#src-s6) [s7](#src-s7) [s8](#src-s8)

Практический следующий шаг для владельца LFM2.5-24B-A2B — сравнивать работу **основной модели с драфтером и без него** на своих запросах, пользуясь документацией автора. Это новость о доступных весах и условиях авторского теста, а не проверенная редакцией инструкция для домашнего компьютера. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Источники

1. [Liquid AI: LFM2.5-24B-A2B-DSpark, модельная карточка и протокол](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-DSpark/blob/e052e5b1dd103c38cdd4f8ddc068d7dea4586f55/README.md) — получено 2026-10-21
2. [Liquid AI: LFM2.5-24B-A2B-DSpark-GGUF, карточка](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-DSpark-GGUF/blob/9222226d8d0fea777a25988e7389e543e99e4e0d/README.md) — получено 2026-10-21
3. [История коммитов официального Safetensors-драфтера](https://huggingface.co/api/models/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-DSpark/commits/main) — получено 2026-10-21
4. [Liquid AI: основной чекпойнт LFM2.5-24B-A2B-GGUF](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-GGUF/tree/0912d33141f77e10705345a6732bfd83f0252fdc) — получено 2026-10-21
5. [Liquid AI: протокол измерения DSpark на B300](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-DSpark/blob/e052e5b1dd103c38cdd4f8ddc068d7dea4586f55/benchmarks/protocol.json) — получено 2026-10-21
6. [LFM Open License v1.0, лицензия драфтера](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-DSpark/blob/e052e5b1dd103c38cdd4f8ddc068d7dea4586f55/LICENSE) — получено 2026-10-21
7. [LFM Open License v1.0, лицензия основной модели](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B/blob/3fcfdbfa1a1b6d8166846a6323e69f1e1254440d/LICENSE) — получено 2026-10-21
8. [llama.cpp LICENSE](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/LICENSE) — получено 2026-10-21
9. [История коммитов официального GGUF-драфтера](https://huggingface.co/api/models/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-DSpark-GGUF/commits/main) — получено 2026-10-21