Liquid AI, 활성 파라미터 2.45B 추론 모델 공개
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핵심 포인트
- Liquid AI가 전체 파라미터 24B, 활성 파라미터 2.45B인 LFM2.5-24B-A2B를 공개했다.
- 전체 파라미터 24B 가운데 토큰 처리에 활성화되는 파라미터가 2.45B인 추론 모델이 공개됐다.
- Liquid AI는 LFM2.5-24B-A2B를 기기 내 에이전트 작업과 도구 사용에 맞춘 텍스트 전용 모델로 소개했다.
본문
Liquid AI가 전체 파라미터 24B, 활성 파라미터 2.45B인 LFM2.5-24B-A2B를 공개했다. 전체 파라미터 24B 가운데 토큰 처리에 활성화되는 파라미터가 2.45B인 추론 모델이 공개됐다. Liquid AI는 LFM2.5-24B-A2B를 기기 내 에이전트 작업과 도구 사용에 맞춘 텍스트 전용 모델로 소개했다. Liquid AI는 10월 13일 LFM2.5 제품군의 마지막 모델인 LFM2.5-24B-A2B를 공개했다. 모델 카드에는 전체 파라미터가 24.0B, 활성 파라미터가 2.45B로 기재됐다. 활성 파라미터는 토큰을 처리할 때 실제 계산에 참여하는 규모다. 모델 전체를 저장하고 실행하는 데 필요한 메모리가 활성 파라미터 비율만큼 줄어드는 것은 아니며, 실제 요구 사양은 실행 도구와 양자화 방식에 따라 달라질 수 있다. 모델 카드에는 Transformers, vLLM, SGLang 실행 경로와 GGUF·MLX 형식도 안내돼 있다.
회사는 16개 벤치마크를 비교했으며, 에이전트·도구 사용 평가 8개 가운데 5개에서 Qwen3.6-35B-A3B와 대등하거나 앞섰다고 밝혔다. Liquid AI는 Apple M5 Max에서 초당 184토큰을 생성했다고 발표했으며, 모델 카드에는 llama.cpp와 Q4_K_M 양자화, 4K 입력 문맥을 사용했다고 적었다. 회사가 제시한 비교 모델 대비 최대 1.7배 속도도 해당 측정 조건에 따른 수치다. 공개 가중치와 여러 실행 형식은 개발자가 자기 환경에서 시험할 수 있도록 제공되며, 실제 속도와 메모리 요구량은 기기와 실행 조건에 따라 달라진다.