AI BriefingLiquid AI, M4 Max에서 361배 실시간 인코딩 속도 달성한 LiquidCodec 출시
·2026.11.12 09:00
핵심 내용
Liquid AI의 LiquidCodec이 M4 Max에서 361배 실시간 인코딩 속도를 달성했다
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- Liquid AI가 LFM3-Audio-2B 및 LFM3-Omni-2B 모델을 지원하는 74M 파라미터 스트리밍 오디오 코덱 LiquidCodec을 출시함. 언어 모델이 예측할 수 있는 토큰으로 오디오를 변환하도록 설계됨.
- Apple M4 Max MacBook Pro에서 LiquidCodec은 약 361배 실시간 인코딩 및 87배 실시간 디코딩 속도를 달성함. Mimi, NanoCodec 등 경쟁 제품보다 현저히 빠름.
- 8개 테스트 세트의 재구성 벤치마크에서 LiquidCodec은 가장 낮은 Mel Distance와 가장 높은 ViSQOL 점수를 기록함. 디코더 크기를 3.5배 줄이는 Q4_0 양자화에서도 품질을 유지함.
- 제로샷 다국어 TTS에서 LiquidCodec 토큰으로 학습한 모델은 8개 테스트 세트 모두에서 가장 높은 자연스러움 점수(UTMOSv2)를 기록함. 4개 세트에서 가장 높은 지능성(WER/CER)을 보였으며, LFM3과 Qwen3-1.7B 백본 간 결과가 일치함.
- 아키텍처는 코드북 의존도를 줄이고 병렬 예측을 가능하게 하는 Grouped Finite Scalar Quantization(GFSQ)을 채택함. Mimi 등 기존 모델에서 사용되던 Residual Vector Quantization(RVQ)을 대체함.
- 학습은 107개 언어, 264,000시간 데이터로 사전 학습한 뒤, 적대적 크리틱을 사용해 아티팩트를 제거하는 55,000시간의 고해상도 24kHz 데이터로 미세 조정하는 2단계로 진행됨.
- 해당 코덱은 Hugging Face에서 제공되며, LFM3 오디오 모델용 GGUF 양자화 빌드(Q4_0, Q4_K_M, Q8_0)에 포함됨.
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