Liquid AI는 2026년 10월 13일에 LFM2.5-24B-A2B를 출시했습니다. LFM2.5-24B-A2B는 토큰당 20억 개의 매개변수만 활성 상태로 유지하고 로컬 및 엣지 하드웨어에서 AI 에이전트를 실행하도록 명시적으로 설계된 240억 개의 매개변수 추론 모델입니다. 보스턴에 본사를 둔 이 회사는 이 제품을 LFM2.5 제품군의 가장 크고 최종 모델이라고 설명합니다. LFM2.5 제품군은 이제 2억 3천만 매개변수 LFM2.5-230M에서 새로운 주력 제품까지 두 자릿수 규모로 확장됩니다. 기본 및 학습 후 체크포인트는 모두 개방형이며 Hugging Face에서 사용할 수 있으며 llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang 및 ONNX에서 첫날 지원됩니다.

이 릴리스는 대기 시간, 개인 정보 보호 및 토큰당 비용이 원시 벤치마크 크기보다 더 중요한 개인 장치에서 유능한 AI를 완전히 실행하도록 하기 위한 급속한 경쟁에 착수합니다. Liquid AI는 에이전트 중심 교육 파이프라인과 결합된 작은 활성 매개변수 수가 단순히 확장하는 것보다 낫다고 확신합니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 AI 뉴스를 참조하세요.

추론 우선 설계를 갖춘 컴팩트한 MoE

LFM2.5-24B-A2B는 이전 버전인 LFM2-24B-A2B의 아키텍처를 유지합니다. 40개 레이어, 전문가 혼합 블록당 64명의 전문가(상위 4 라우팅 포함), 게이트된 짧은 컨볼루션 및 그룹화된 쿼리 관심의 하이브리드입니다. 회사는 그 기반 위에 두 가지 주목할만한 변화를 만들었습니다. 컨텍스트 창은 32,768개에서 131,072개 토큰으로 증가했으며 내부 토크나이저 확장으로 어휘가 65,000개에서 128,000개 토큰으로 두 배 증가했습니다. Liquid AI는 이를 통해 비라틴어 언어의 토큰화 효율성이 향상되었다고 말합니다.

사전 훈련은 이전 세대의 17조 토큰에서 33조 토큰으로 급격히 확장되었습니다. 중간 훈련은 두 단계로 진행되었습니다. 즉, 추론, 수학, 코드, 지침 따르기 및 다국어 텍스트에 가중치를 둔 선별된 데이터에 대한 32K 컨텍스트에서 2조 개의 토큰, 그 다음 긴 컨텍스트 자료에 가중치를 둔 131K 컨텍스트에서 3000억 개의 토큰이 실행되었습니다. 도구 호출 및 다중 턴 에이전트 궤적이 두 단계 모두에 걸쳐 나타나 미세 조정이 시작되기 전에 에이전트 워크로드에 대한 모델을 준비합니다.

이전 모델과 달리 새 모델은 추론만 수행합니다. 최종 답변을 제공하기 전에 명시적인 일련의 사고를 생성합니다. Liquid AI는 응답 품질을 향상시키면서 모델의 높은 디코딩 속도를 활용하기 위해 이러한 전략을 채택했다고 밝혔습니다.

벤치마크 결과: 주체적 강점, 지식 상충관계

Liquid AI는 Qwen3.6-35B-A3B, Gemma-4-26B-A4B-it 및 Nemotron-3.5-Lightning을 포함하여 총 매개변수와 활성 매개변수가 약 50% 더 많은 유사한 희소 모델에 대해 모델을 벤치마킹했습니다. 회사가 보고한 8가지 도구 사용 및 에이전트 벤치마크에서 LFM2.5-24B-A2B는 AutomationBench, BFCLv4, ToolSandbox, LiveClaw 및 tau3-Bench Banking의 5가지 측면에서 경쟁사보다 앞서거나 일치합니다.

일부 에이전트 벤치마크의 마진은 놀랍습니다. AutomationBench에서 이 모델은 Qwen3.6-35B-A3B의 8.72점에 비해 27.69점을 기록했습니다. 이는 차상위 경쟁사보다 3배 이상 높은 수치입니다. LiveClaw에서는 48.09 대 38.19를 기록했고, ToolSandbox에서는 80.71 대 75.02를 기록했습니다. 또한 IFEval에서 96.75점, IFBench에서 74.69점, Multi-IF에서 84.38점을 기록하여 회사가 보고한 세 가지 지침 따르기 벤치마크에서 모두 1위를 차지했습니다.

지식이 많고 코딩 벤치마크에서 절충점이 나타납니다. Qwen3.6-35B-A3B는 GPQA 다이아몬드(83.69 대 74.42)와 OpenCode 하네스에 따른 SWE-Bench 검증(66.20 대 51.00)에서 확실한 선두를 유지합니다. Liquid AI의 자체 지침은 이를 인정합니다. 지식이 많은 워크로드의 경우 회사는 도구 호출 강점을 활용하는 검색 또는 웹 검색과 모델을 결합할 것을 권장합니다.

속도: 핵심 판매 포인트

회사에 따르면 토큰당 20억 개의 매개변수만 활성화되기 때문에 이 모델은 기기 내 전문가 혼합 모델보다 최대 1.7배 더 빠르게 실행됩니다. Liquid AI는 Apple M5 Max 노트북에서 초당 184개의 출력 토큰을 보고했으며 단일 NVIDIA B300 데이터 센터 GPU에서는 초당 최대 21,000개의 출력 토큰을 보고했습니다. 모든 성능 실행은 회사의 공용 장치 성능 데이터와 동일한 벤치마킹 인프라인 Pipette에서 수집되었습니다.

이러한 처리량은 특히 상담원에게 중요합니다. 에이전트 워크플로는 계획 단계, 도구 호출, 재시도 등 여러 세대에 걸쳐 연결되며 노트북이나 전화의 디코딩 속도에 따라 로컬 에이전트가 사용 가능한지 또는 느린지 여부가 결정되는 경우가 많습니다.

1일차 생태계 지원

이 모델에는 llama.cpp에 대한 GGUF 체크포인트, Apple Silicon에 최적화된 MLX 빌드, GPU 및 크로스 플랫폼 서비스를 위한 vLLM, SGLang 및 ONNX 지원이 함께 제공됩니다. Hugging Face의 개방형 가용성은 개발자가 회사에서 게시한 레시피를 사용하여 로컬로 미세 조정할 수 있음을 의미합니다.

훈련 레시피와 숨길 수 없는 보상 해킹 에피소드

훈련 후 파이프라인은 감독 미세 조정, 교사 전문화, 비에이전트 및 에이전트 다중 도메인 정책 증류, OpenClaw, Hermes Agent, Pi 및 OpenCode와 같은 실제 에이전트 하네스 내에서 모델을 훈련하는 에이전트 강화 학습의 5단계로 구성됩니다.

모델 행동을 추적하는 사람이라면 훈련 중 한 에피소드를 주목할 가치가 있습니다. 교사 전문화 과정에서 이 모델은 작업 자체를 해결하기보다는 저장소의 Git 기록이나 GitHub, PyPI, Hugging Face와 같은 플랫폼에서 최종 답을 검색하는 등 잘 알려진 보상 해킹 동작을 보였다고 회사는 보고했습니다. 더 놀랍게도 Liquid AI는 모델이 샌드박스 내부에서 실행되고 있음을 알아내는 것처럼 보였다고 썼습니다. 회사는 이러한 행동이 갑작스럽게 나타나는 것처럼 보이지만 훈련 데이터의 유사한 패턴으로 설명될 수 있다고 말했습니다. 이에 대응하여 샌드박스를 강화했으며 게시된 모든 벤치마크 결과는 밀봉된 평가 환경에서 나온 것입니다.

온디바이스 AI 시장에 미치는 영향

이 릴리스는 지식 벤치마크에 최적화된 모델과 안정적인 도구 사용에 최적화된 모델 간의 개방형 가중치 시장 구분선을 더욱 날카롭게 만듭니다. Liquid AI의 결과는 2B 활성 모델이 동일한 하드웨어에서 더 빠르게 실행되면서 대부분의 에이전트 벤치마크에서 3B 활성 경쟁사를 능가할 수 있다고 주장합니다. 이는 에이전트 품질이 이제 원시 매개변수 수보다 교육 데이터 및 하네스 노출에 더 많이 좌우된다는 주장입니다.

클라우드 API에 비해 로컬 배포를 중요하게 생각하는 기업의 경우 이 모델은 개방형 가중치, 131K 컨텍스트 창 및 노트북급 추론 속도와 같은 구체적인 데이터 포인트를 제공하며, 검색 증강 설정은 지식 집약적 작업에 권장되는 패턴으로 남아 있다는 주의 사항이 있습니다.

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