15 Ekim 2026 PerşembeSayı № 288

Pi Agent'ta LFM2.5-24B-A2B Modelinden Çok Etkilendim

Kullanıcı, LiquidAI'nin yeni LFM2.5-24B-A2B modelini Pi Agent içinde test ederek yüksek hız ve düşük bellek tüketimini vurguladı. Model, 95 tps sürdürülebilir performans ve 30 GB VRAM ile 128 k bağlam desteği sunuyor.

Görsel: Reddit LocalLLaMA

Özetle

  1. 1

    LFM2.5-24B-A2B modeli, ROCm destekli AMD W7900 GPU'da llama.cpp ile yaklaşık 95 tps sürdürülebilir hız sağlıyor.

  2. 2

    Model, Q8 kuantizasyonunda tam 128 k bağlamda 30 GB VRAM tüketiyor.

  3. 3

    Kullanıcı, modeli Ornith 1.5-35B yerine geçerek uzun süren görevlerde sorunsuz ve dayanıklı buldu.

Reddit topluluğu üyesi Thrumpwart, LiquidAI'nin yeni LFM2.5-24B-A2B modelini indirip Pi Agent içinde denediğini ve beklentileri aşan bir performans sergilediğini belirtti. Kullanıcı, daha önce Ornith 1.5-35B modelini çeşitli iş akışlarında, özellikle AI-Council içinde Pi Agent ile kullandığını ve bu modelin güvenilir, içgörü sağlayan bir "çalışkan" olduğunu ifade etti.

LFM2.5-24B-A2B modelini Ornith'in yerine birkaç iş akışına entegre eden Thrumpwart, modelin çok iyi bir hız sunduğunu rapor etti: ROCm destekli AMD W7900 GPU üzerinde llama.cpp'in en yeni sürümünde yaklaşık 95 token/saniye (tps) sürdürülebilir bir performans elde edildi. Modelin Q8 kuantizasyonu, tam 128 k bağlamda 30 GB VRAM tüketiyor ve bu da büyük bağlamları işleyebilme kapasitesini gösteriyor.

Kullanıcı, modelin mekanik görevlerde ve uzun süren yinelemeli işlemlerde sorunsuz çalıştığını, "görevleri bitirmeden durmayan" bir dayanıklılık sergilediğini vurguladı. Ayrıca, daha karmaşık içgörü gerektiren AI-Council modunda da performansını daha uzun vadeli testlerle değerlendireceğini ve sonuçları paylaşacağını belirtti.

Thrumpwart, LiquidAI ekibine teşekkür ederek, bu modelin kendi "chonky boi" (büyük GPU) üzerinde sıkça kullanılacağını ve düşük maliyetli (CAD 0,02) bir seçenek olarak diğer kullanıcıların da denemesini önerdi.

Yöney yorumu

Bu performans raporu, düşük bellek tüketimi ve yüksek hız gerektiren geliştiriciler için LFM2.5-24B-A2B modelinin cazip bir alternatif olduğunu gösteriyor. Ancak, daha kapsamlı benchmark testleri ve farklı donanım konfigürasyonlarıyla doğrulama yapılması gerekiyor.

Yapay zekâ tarafından üretilmiştir.

Haberdeki skorlar

Bu skorların kaynak metinde birebir geçtiği doğrulandı. Bilinen testlerin sonuçları Benchmark sıralamalarına da eklenir.

  • LFM2.5-24B-A2Btokens per second (tps) in llama.cpp · ROCm on AMD W7900
    95 tps
Devamı kaynakta

Bu haber Reddit LocalLLaMA kaynağından derlenip Türkçeye aktarıldı. Ayrıntılar ve orijinal metin için oka tıklayın.