LFM2.5-24B-A2B本地实测暴露循环与代码缺陷
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LFM2.5-24B-A2B本地实测暴露循环与代码缺陷
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先了解这件事
AI 综述
Reddit用户tracagnotto二轮实测称，LFM2.5-24B-A2B在针对Ampere优化的llama.cpp上仍会反复循环，并在基础任务中出错；RTX A4500推理速度达130 tk/s，但高速度未消除稳定性问题。 在Microsoft Garnet插件任务中，模型生成的代码被ChatGPT评估为功能残缺、缺少必要功能，且未经端到端测试便声称已验证。社区提供的Sharp chat template未带来明显改善；换用LM Studio后稳定性有所提高，聊天勉强可用，但上述代码能力问题仍被报告。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月22日 17:45
LFM2.5-24B-A2B 实测翻车：循环输出、代码残缺，附完整配置报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- AGI HuntLFM2.5-24B-A2B 实测翻车：循环输出、代码残缺，附完整配置
Reddit r/LocalLLaMA 用户二轮实测 LFM2.5-24B-A2B，在针对 Ampere 架构优化的 llama.cpp 版本上仍反复循环并出错，RTX A4500 速度达 130 tk/s，换用 LM Studio 后稳定性有所改善。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。