モデル別の実測結果

Mac Studio（M5 Max・36GB）で測ったLFM2-24B-A2B

Liquid AI・Ollama 名 hf.co/LiquidAI/LFM2-24B-A2B-GGUF:Q4_K_M

Mac Studio（M5 Max・36GB）で、LFM2-24B-A2Bはかんたんな質問に約0.1秒で答え、日本語の知識問題は54%、算数は58%正解、メモリは14.8GB使いました。

2026年10月2日に測り方を変える前の数値です（違いはどうやって測ったか）。

測った結果

項目結果測ったモデルの中でメモ
返事の速さ約0.1秒30モデル中 2位かんたんな常識問題1問に答え終わるまで（50問の中央値）
知識問題（高校〜大学レベル）54%30モデル中 29位200問・誤差±7・打ち切り2問（不正解に数える）
算数（文章題）58%30モデル中 28位100問・誤差±10・打ち切り3問（不正解に数える）
使うメモリ14.8GB30モデル中 16位
英→日の翻訳33点28モデル中 10位100点満点（chrF）・1文約0.3秒
日→英の翻訳56点28モデル中 13位100点満点（chrF）・1文約0.2秒

「測ったモデルの中で」は、このサイトで測った 30 モデルの中での順位です（速さとメモリは小さいほど上）。

自分の Mac で試すには

  1. ollama.com から Mac 版の Ollama を入れて起動します。
  2. ターミナルで次のように入力します。初回はモデルのダウンロードが始まり、終わると会話できます。ollama run hf.co/LiquidAI/LFM2-24B-A2B-GGUF:Q4_K_M

この Mac では 14.8GB 使いました。ほかのアプリと一緒に快適に使う目安は、メモリ 32GB 以上の Mac です（モデルがメモリの半分ほどに収まる）。

モデルの情報

作った会社
Liquid AI
大きさ
パラメータ約238億
量子化
Q4_K_M
考えてから答えるタイプ
はい
一度に扱える最大の長さ
128,000 トークン
公開日（Hugging Face）
2026年2月24日
文字を書く速さ
161.2 tok/s
起動（読み込み）
約0.8秒
計測日
2026年9月30日
Ollama
0.34.3
Hugging Face
LiquidAI/LFM2-24B-A2B
シリーズ
LFM

メモリが近いモデル

文章のページで主なモデルを比べられます。シリーズのページには測ったすべてのモデルがあります。