Liquid AI, LFM2.5 공개

Liquid AI가 2.69B 파라미터 규모의 온디바이스 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B와 미세조정용 LFM2.5-2.6B-Base를 공개했다. 두 모델은 Hugging Face에서 받을 수 있다.

이 모델은 클라우드 API 대신 휴대폰·CPU에서 에이전트를 실행하는 것을 목표로 하며, 도구 호출과 다단계 작업 수행에 초점을 맞춰 사후학습됐다. 로컬 실행을 통해 토큰 비용과 네트워크 지연을 줄이고, 데이터가 기기를 떠나지 않도록 설계했다.

주요 사양은 다음과 같다.

• 128K 토큰 컨텍스트 길이
• 128K 어휘 및 16개 언어 지원
• 30개 층 중 22개 게이트 합성곱 블록과 8개 GQA 어텐션 블록 구성
• 2,048 은닉 차원, 32개 어텐션 헤드와 8개 KV 헤드
• 약 34조 토큰 사전학습
• 한국어를 포함한 영어·중국어·일본어 등 16개 언어 지원

Liquid AI는 특정 에이전트 하네스의 도구 목록과 상호작용 패턴을 활용한 에이전틱 강화학습으로 모델을 추가 학습했다고 설명했다. 합성곱 블록을 중심으로 구성한 하이브리드 구조는 KV 캐시 메모리와 추론 트래픽을 줄여 모바일·CPU 환경에 적합하도록 설계됐다.