Domingo 1 de noviembre de 2026 ·

Un usuario de Reddit prueba el modelo LFM3-1.7B de Liquid en hardware AMD y lo ve muy coherente

Relevancia 56 de 100 Estados Unidos, Massachusetts

Útil para Programadores 85%

Un usuario de Reddit prueba LFM3-1.7B de Liquid, en cuantización Q8_0 GGUF con llama.cpp y ROCm, como candidato para compresión y resumen. Reporta unos 4.100 tokens/s de prefill y unos 78 tokens/s de decodificación en una iGPU Strix Halo, que suben a unos 7.100 y 151 repartiendo el modelo entre una 7900 XTX y una XT. Según él, el modelo es bastante más coherente con prompts de 32.000 a 64.000 tokens.

Qué significa

Muestra que un modelo de 1.700 millones de parámetros corre en local con hardware AMD de consumo y mantiene coherencia en contextos largos, lo que lo hace candidato para resumir documentos extensos.

Fuentes originales

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