LFM2.5-VL まとめ：記事と派生版
このモデルについて
LFM2.5-VL-3B は、Liquid AI が公開した画像も読める小型モデルです。同社の LFM2.5 は「ハイブリッド」型のモデルファミリーで、端末上で速く動かすことを目的に設計されています。LFM2.5-VL-3B は、言語モデル LFM2.5-2.6B に画像エンコーダー(SigLIP2 NaFlex、400M)を組み合わせたもので、日本語を含む16言語に対応し、文脈長は 32,768 トークンです。
前の世代(LFM2-VL-3B)から、次の点が強化されています。
- 物体の位置を言葉で指定して探す力(「赤い車はどこ?」に座標で答える、など)
- ページ全体の文字認識(レイアウト情報付き)
何がすごいのか
1. 小さく、速いこと。 公開元の測定では、3.3GB 未満のメモリで、Apple M5 Max 上で毎秒 228 トークン、AMD Ryzen AI Max+ 395 上で毎秒 116 トークンで動きます。GPU を積んだ大きなマシンでなくても、画像を読むモデルを実用的な速さで使えます。
2. 出力を変えずにさらに速くする補助モデル「DSpark」があること。 当サイトの記事で扱った LFM2.5-VL-3B-DSpark は、279.5M パラメータの小さな「下書き」用モデルです。先に数トークン分を予想し、それを本体がまとめて確認する方式(投機的デコーディング)で、本体が単独で出すのと同じ出力のまま生成を速くします(貪欲デコーディングでは完全に一致し、同じ設定のサンプリングでは出力の分布が保たれます)。公開元が測った速度の向上は次のとおりです(生成部分の速さ)。
| 課題 | H100(SGLang) | Apple M5 Max(MLX-VLM) | Apple M3 Ultra(llama.cpp) |
|---|---|---|---|
| COCO(画像の説明文) | 2.66倍 | 3.13倍 | 2.14倍 |
| MMMU-Pro(画像を使った問題) | 2.43倍 | 2.93倍 | 2.03倍 |
| 複数ターンの会話 | 2.04倍 | 2.30倍 | 1.57倍 |
画像の説明のように出力が予想しやすい課題ほど速くなり、会話のように予想しにくい課題では伸びが小さくなります。処理全体(画像の読み込み等を含む)で見ると、倍率はこれより小さくなります。
向いていない用途もはっきりしています。 公開元は、リアルタイムの物体検出、スキャン文書の一括文字認識、メニューや標識の翻訳のような「1回で終わる、速さが大事な作業」を推奨する一方、長い文脈を使う作業や、高度な推論が必要な作業(設計図に関する専門的な質問など)には勧めないとしています。
手元で動かすときのポイント
- このページの記事と下の「当サイトの記録とデータ」は、本体ではなく DSpark(下書き用の補助モデル)を扱ったものです。 DSpark は単体では動かず、本体の LFM2.5-VL-3B と組み合わせて使います。
- 公開元が GGUF(llama.cpp 向け)・ONNX・MLX(Mac 向け) の各形式を配布しています。
- DSpark を使うには、SGLang v0.5.19 以降、MLX-VLM v0.7.2 以降(現状は
--temperature 0のみ)、または llama.cpp(DSpark の GGUF 版を使用)が必要です。 - ライセンスは独自の LFM Open License v1.0 です。 年間売上が 1,000万米ドルの基準を超える事業者による商用利用は、このライセンスでは認められていません(基準未満なら商用利用できます)。業務で使う場合は原文を確認してください。
出典: LiquidAI/LFM2.5-VL-3B・LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-DSpark のモデルカードとライセンス(2026-09-25 時点)。速度の数値は公開元の測定値です。
当サイトの記録とデータ
当サイトが LFM2.5-VL 系統について公開した記事(1本)と、記事の公開後に見つかった変換版(GGUF・MLX等)、必要メモリの判定を1ページにまとめたものです。必要メモリはモデルカードの公称値ではなく、当サイトが配布ファイルのサイズから機械的に算出した値です。モデル系統別まとめの1ページです。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 元のモデル | LiquidAI/LFM2.5-VL-3B |
| 公開元 | LiquidAI |
| 記事数 | 1本 |
派生版・量子化版
→ 横にスクロールできます
| 追記日 | 配布元 | 形式 | リポジトリ | 最小のVRAM階層(量子化・必要メモリの目安) |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-25 | LiquidAI | GGUF | LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-DSpark-GGUF | F16 0.6GB(4GB VRAMで動作) |
各リポジトリの量子化とファイルサイズ:
- LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-DSpark-GGUF の量子化: F16 0.5GB
この節は、記事公開後に見つかった変換版を当サイトが機械的に追記したものです。必要メモリは配布ファイルのサイズから算出した概算です。
記事(シリーズ自身のモデルを先に、新しい順)
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-25 | LiquidAI/LFM2.5-VL-3B-DSpark | 新モデル | 「LFM2.5-VL-3B-DSpark」ビジョン言語モデル向けドラフトモデル：必要VRAM 4GB〜・GGUF版あり |
リポジトリ
最終更新 2026-09-26(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログからコードが組み立てています。