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P1 오픈소스 가중치 공개 언어 모델에이전트효율·인프라04:00 갱신Liquid AIHugging FaceAlibaba

Liquid AI, 활성 파라미터 2B인 24B MoE 추론 모델 'LFM2.5-24B-A2B' 오픈웨이트 공개…온디바이스 에이전트용

발표 2026년 10월 13일

확인된 내용 (사실)

Liquid AI가 Hugging Face 블로그에서 'LFM2.5-24B-A2B'를 공개했다. 전체 파라미터는 24B이고 토큰마다 쓰는 활성 파라미터는 2B인 MoE 추론 모델로, 기기 안에서 돌아가는 비공개 에이전트를 겨냥한다. 항상 먼저 생각한 뒤 답하는 방식이다. 230M부터 이어진 LFM2.5 제품군의 가장 큰 모델이자 마지막 모델이다. GGUF 버전과 무료 데모도 함께 나왔다.

팩트체크 필요 (주장)

Liquid AI는 전체·활성 파라미터가 약 50% 더 많은 Qwen3.6-35B-A3B와 에이전트·도구 사용 과제에서 대등하다고 주장한다. LiveClaw 점수는 48.09로 Qwen3.6-35B-A3B의 38.19보다 높다고 밝혔다.

의미 (해석)

활성 파라미터 2B 수준의 MoE로 로컬 에이전트의 도구 사용 성능을 끌어올렸다는 주장이다. 데이터를 밖으로 보내지 않는 온디바이스 에이전트를 만들 때 선택지가 넓어진다.

출처

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