Liquid LFM 2.5 2.6B
Liquid AI
Son güncelleme: 31 Ağustos 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Q4 quantization ile en az 4 GB VRAM ya da birleşik bellek ister — 6 GB ve üstünde rahat çalışır.
2,6B — 8GB RAM'li dizüstünde CPU'da bile döner
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
128K token
API giriş (1M token)
—
API çıkış (1M token)
—
Kullanıcı planı
—
Ücretsiz plan mevcut
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Hayır
Hızı
Hızlı
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Edge cihaz / düşük kaynaklı ortamlar
- ✓Yerel çalıştırma
- ✓Hafif görevler ve deneyler
Güçlü Yönler
- ↑Açık kaynak
- ↑Küçük boyut — mütevazı donanımda çalışır
- ↑Ücretsiz
- ↑128K context window
Dikkat Edilecekler
- ↓2.6B — ciddi akıl yürütme yapamaz
- ↓Liquid'in kendi ücretli API'si yok, resmi token fiyatı bulunmuyor
- ↓Türkçe desteği orta
- ↓Görsel giriş yok
Liquid AI'nın açık kaynak küçük dil modeli. 11 Ağustos 2026'da duyuruldu. Liquid'in lineer olmayan 'liquid' mimarisine dayanan LFM (Liquid Foundation Model) serisinin 2,6 milyar parametrelik üyesi. Küçük boyutuna rağmen 128K context window sunuyor. Açık ağırlık — yerel çalıştırmaya uygun, mütevazı donanımda bile koşar. OpenRouter'da ücretsiz katmanı var; kendi sunucunda da çalıştırabilirsin. Edge cihazlar ve düşük kaynaklı ortamlar için tasarlanmış; büyük modellerin veremediği 'her yerde çalışır' esnekliğini sağlıyor. Türkçe desteği orta seviye. Ciddi akıl yürütme işleri için değil, hafif görevler ve deneyler için.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →