LFM2.5-24B-A2B получила OptiQ-версию для Mac: что меняется
На странице · 3 разделов
16 октября появилась новая версия LFM2.5-24B-A2B для компьютеров Mac с Apple Silicon: её веса сжаты с разной точностью по частям модели. Это сторонняя сборка OptiQ, а не новая модель Liquid AI. Она занимает около 16,7 ГБ на диске, то есть больше официальной 4-битной MLX-версии; заявленное автором преимущество по тестам не было независимо проверено.
Если вы уже присматриваетесь к LFM2.5-24B-A2B для локального помощника на Mac, теперь есть ещё один вариант файлов модели. 16 октября 2026 года в Hugging Face опубликована сторонняя сборка OptiQ 4bit для Apple Silicon. Это не выпуск новой модели от Liquid AI: изменён способ хранения её весов. Редакция проверила доступность файлов и документацию, но не запускала эту сборку и не повторяла тесты автора. s1
Что изменилось для пользователя Mac?
Сборка использует MLX — программную среду для запуска моделей на компьютерах Apple. OptiQ хранит разные части одной модели с разной точностью: одни сжаты сильнее, другие слабее. Это попытка сохранить качество ответов после сжатия, а не обещание ускорения или работы на любом Mac. В закреплённой версии репозитория есть все четыре файла весов, перечисленные в индексе. s1 s2
Файлы весов занимают около 16,7 ГБ на диске. Официальная MLX-сборка Liquid AI с равномерным 4-битным сжатием занимает около 13,6 ГБ. Дополнительное место не доказывает улучшение именно для ваших запросов; размер файлов также не равен необходимой оперативной памяти. До скачивания стоит решить, нужен ли вам эксперимент с альтернативным сжатием или достаточно официальной версии. s2 s3
Что означают результаты автора?
В карточке OptiQ автор сравнивает сборку со своей равномерной 4-битной контрольной версией, а не с опубликованной официальной MLX-сборкой Liquid AI. Например, для HumanEval он приводит 91,5% против 67,1% на 164 задачах программирования. При этом на проверке извлечения сведений из длинного текста HashHop обе версии показывают слабый результат: 1,0% и 0,0% соответственно. Это заявления автора по указанным условиям, не независимый тест Modelium и не гарантия качества на русском языке или ваших документах. Сравнения с официальным MLX-пакетом по одинаковой методике карточка не даёт. s1
Нужно ли переходить на эту версию?
Если официальная 4-битная сборка уже решает ваши задачи, обязательного перехода нет. Если на Mac важны задачи написания кода и вы готовы выделить больше места для альтернативного пакета, сначала изучите карточку OptiQ и оцените его на своих безопасных тестовых запросах. Приведённая автором команда установки mlx-optiq — путь для подготовленного пользователя с Python, не проверенная редакцией домашняя инструкция; библиотека опубликована отдельно в PyPI. Для обычного знакомства с семейством начните с обзора исходной модели. s1 s4
Права и ограничения. Файлы OptiQ и исходные веса Liquid AI распространяются по LFM Open License v1.0, а не по стандартной свободной лицензии без условий. Текст лицензии не разрешает коммерческое использование юридическим лицам с годовой выручкой от 10 млн долларов без отдельного соглашения. Лицензия весов не тождественна условиям для программы запуска. Фактическую скорость, потребность в памяти и совместимость конкретного Mac редакция не измеряла. s5 s6
Источники
- mlx-community — LFM2.5-24B-A2B-OptiQ-4bit, карточка, ревизия 0607a74b. Получено 16.10.2026.
- mlx-community — индекс весов OptiQ и файлы, ревизия 0607a74b. Получено 16.10.2026.
- Liquid AI — официальная MLX-4bit сборка, ревизия 667408d4. Получено 16.10.2026.
- PyPI — mlx-optiq, пакет версии 0.5.25. Получено 16.10.2026.
- OptiQ — LFM Open License v1.0 в закреплённой ревизии. Получено 16.10.2026.
- Liquid AI — лицензия исходной модели, ревизия 1769516a. Получено 16.10.2026.