로컬 에이전트를 겨냥한 새 모델
Liquid AI는 2026년 10월 13일 LFM2.5-24B-A2B를 공개했다. 240억 매개변수의 추론 모델로, 도구 호출과 다단계 에이전트 작업을 겨냥한다. 이전 버전보다 컨텍스트를 3만2,768에서 13만1,072 토큰으로, 어휘집을 6만5,000에서 12만8,000 토큰으로 늘렸다. 가중치는 Hugging Face에서 내려받거나 회사 플레이그라운드에서 시험할 수 있다. Liquid AI 발표
모델 가중치를 내려받아 로컬 추론 서버와 에이전트 도구에 연결하는 구성의 예.
달라진 점은 문맥 길이와 에이전트 학습
LFM2.5는 이전 버전과 같은 혼합 전문가(MoE) 계열 구조를 유지하면서 긴 입력을 처리하도록 컨텍스트를 늘렸다. Liquid AI는 사전 학습 규모를 약 17조에서 33조 토큰으로 확대했다고 밝혔다. 모델 카드에는 한국어를 포함한 16개 언어가 적혀 있다. 이는 제작사가 밝힌 지원 범위이며, 언어별 품질을 보증하는 독립 평가 결과는 아니다. Hugging Face 모델 카드
회사는 도구 호출과 다중 턴 상호작용을 학습하고 에이전트 하네스에서 강화학습했다고 설명한다. 범용 질의응답보다는 도구를 연결한 반복 작업에 초점을 둔다. 지식 중심 업무에는 검색이나 검색증강생성(RAG)을 결합하라고 모델 카드가 권한다.
성능 수치는 제작사 평가로 읽어야
Liquid AI는 16개 벤치마크 중 에이전트·도구 사용 평가 8종에서 5종을 경쟁 모델보다 앞서거나 비슷하게 기록했다고 보고했다. LiveClaw는 LFM2.5 48.09, Qwen3.6-35B-A3B 38.19다. 반면 지식·코딩 평가 일부에서는 비교 모델 점수가 더 높았다. 모두 회사가 공개한 자체 평가여서 업무 전반의 우위를 입증하지 않는다.
속도도 조건부 수치다. 초당 184토큰은 Apple M5 Max에서 llama.cpp·Q4_K_M·4K 입력으로 측정했다. B300의 초당 2만1,000개 이상 출력은 SGLang 0.5.22·BF16·높은 동시 요청 조건이다. 다른 장치나 부하에서는 결과가 달라질 수 있다. 평가 조건이 포함된 모델 카드
내려받아 직접 실행하거나 API로 호출
가중치 공개와 호스팅 API는 별도 경로다. 로컬에서는 모델 파일을 받아 Transformers, llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX 등으로 실행하고 에이전트 서버에 연결할 수 있다. 실제 실행 가능성과 속도는 메모리, 양자화, 하드웨어에 달려 있어 일반 노트북에서 작동한다고 단정할 수 없다.
클라우드 API를 원하는 사용자는 Liquid Console이나 가격 페이지에 안내된 제공 경로를 확인할 수 있다. 게시 당시 발표문과 현재 가격 페이지의 단가 표기가 달라 여기서는 확정 금액을 싣지 않는다. API를 도입하려면 최신 가격·캐시 입력 요금과 결제 조건을 Liquid AI 가격 페이지에서 다시 확인해야 한다. Hugging Face 모델 카드 기준으로 해당 모델은 Hugging Face Inference Provider에서 직접 호스팅되고 있지 않다.
가중치는 공개됐지만 상업 이용 조건이 있다
이 모델은 오픈 웨이트로 배포되지만, 표준 Apache 2.0과 동일한 라이선스는 아니다. LFM Open License v1.0은 연 매출 1,000만 달러 이상을 상업적 사용의 별도 라이선스 기준으로 둔다. 법인 범위에는 지배·피지배·공동 지배 관계의 법인이 포함된다. 자격 요건을 충족한 비영리 조직의 비상업·연구 이용에는 매출 기준 예외가 있다. 파인튜닝 결과의 공개 의무는 없지만, 배포 시 라이선스와 저작권·출처 표시를 유지해야 한다. 라이선스 요약과 전문
따라서 기업은 도입 전 법인 매출 기준과 사용 목적, 재배포 계획을 살펴야 한다. 이는 라이선스 문구에 따른 실무상 확인 사항이다.
자주 묻는 질문
지금 모델을 내려받아 쓸 수 있나요?
가능하다. Liquid AI 발표는 기본 모델과 에이전트용 모델을 Hugging Face에서 공개했다고 안내한다. 로컬 구동에는 지원 추론 프레임워크와 충분한 시스템 자원이 필요하다.
한국어도 지원하나요?
모델 카드의 지원 언어 목록에 한국어가 포함돼 있다. 다만 언어 목록은 제작사 표기이며 한국어 업무에서의 정확도나 품질 수준을 독립적으로 보증하지 않는다. 실제 문서와 도구 호출 사례로 먼저 평가하는 편이 좋다.
회사 업무에 무료로 쓸 수 있나요?
라이선스가 정의한 법인 범위의 연 매출과 이용 목적에 따라 달라진다. 계열 관계와 비영리 예외의 자격 요건을 포함해 원문을 확인해야 한다.
API 가격은 얼마인가요?
발표 시점의 블로그 요금과 현재 가격 페이지의 표기가 달라 고정 단가로 안내하지 않았다. API 비용은 최신 공식 가격표와 계정의 결제 조건에서 확인해야 한다. 로컬 실행은 API 호출 비용 대신 하드웨어와 운영 비용이 든다.
한눈에 정리
LFM2.5-24B-A2B는 13만1,072 토큰 문맥과 도구 호출을 내세우며, Hugging Face에서 공개 가중치를 내려받아 로컬 에이전트에 연결할 수 있다. Liquid AI가 공개한 벤치마크와 속도는 자체 평가이므로, 하드웨어와 설정을 감안해 실제 업무로 다시 측정해야 한다.
기업 도입 전에는 LFM Open License의 법인 범위와 연 매출 기준을 확인하고, API 이용 시 최신 단가를 공식 가격표에서 확인해야 한다. 실제 업무의 도구 호출 성공률과 운영 비용을 함께 비교하는 것이 도입 판단에 도움이 된다.