작은 로컬 에이전트를 겨냥한 모델
Liquid AI는 8월 4일 LFM2.5-2.6B를 Hugging Face에 공개했습니다. 모델 카드 기준 26억9천만 파라미터, 30개 레이어, 최대 131,072 토큰 문맥을 지원하고 한국어·일본어를 포함한 16개 언어와 도구 호출·다단계 에이전트 작업을 목표로 합니다. 학습량은 34조 토큰으로 기재됐습니다.
llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang과 ONNX 생태계를 출시 시점부터 지원합니다. Liquid AI는 자체 측정에서 M5 Max 220토큰/초, Ryzen AI Max+ 395에서 113토큰/초, 메모리 2.5GB 미만을 보고했고 스마트폰에서도 초당 30토큰 수준을 주장합니다. 하드웨어, 양자화와 입력 길이에 따라 실제 속도는 달라집니다.
오픈웨이트와 오픈소스는 다르다
가중치는 내려받을 수 있지만 모델 카드는 표준 Apache·MIT가 아닌 별도 LFM Open License v1.0을 사용하고 license: other로 표시합니다. 따라서 자동으로 OSI 오픈소스라고 부르면 안 됩니다. 상업 이용, 재배포, 파생 모델과 사용 제한은 적용 전에 원문 라이선스를 검토해야 합니다.
적합한 용도와 한계
로컬 문서 검색, 개인정보를 외부로 보내지 않는 도구 실행, 저전력 장치의 반복 작업 후보로 흥미롭습니다. 반면 제작사도 코딩 능력이 더 큰 모델보다 약할 수 있다고 설명합니다. 공개 벤치마크와 공급사 속도만으로 운영 품질을 보장할 수 없으므로 자사 언어·도구 스키마에서 성공률, 메모리와 오류를 재현해야 합니다.