Liquid AI, 2B 규모 LFM3 모델 6종 공개

• Liquid AI가 텍스트, 비전, 오디오, 옴니, 결정 모델로 구성된 LFM3 모델군 6종을 공개함
• 모든 모델은 22T 토큰으로 사전 학습한 LFM3-1.7B-Base에서 파생되며, 4비트 양자화 시 약 1GB 용량으로 엣지 기기 실행 최적화됨
• LFM3-1.7B는 29개 벤치마크 평균 49.37점으로 Qwen3.5-9B(47.24)보다 높으며, 로컬 에이전트 및 도구 호출에 강점을 보임
• KV 캐시 크기를 직접 계산해 확인했으며, 기기에서 비교 모델보다 빠르고 KV 캐시는 작았다고 발표

모델 구성 및 성능

• LFM3-VL-2B는 62개 벤치마크 평균 71.4점으로 Gemma 4 12B와 유사한 성능을 보이며, 자체 개발 164M 비전 인코더로 연산량 2.2배 절감 달성
• LFM3-Audio-2B는 18개 언어 음성 처리를 지원하며, Apple M4 Max CPU에서 실시간 대비 87배 빠른 음성 생성 속도 기록
• 결정 모델 d1-2B는 Decision Bench에서 85.2점으로 이전 모델 d1-3B(83.6)보다 높은 점수를 기록함

라이선스 및 한계

• LFM Open License v1.0 적용으로 연 매출 1,000만 달러 이상 기업의 상업적 사용이 제한됨
• 코딩, 복잡한 다단계 추론, 128K 문맥 정보 검색에는 더 큰 모델이 유리하며, 지식 작업 시 RAG 연동 권장
• SGLang, vLLM 등 주요 GPU 서빙 프레임워크의 공식 지원이 아직 병합되지 않아 사용 시 주의 필요함