핵심 요약
- Liquid AI가 LFM2.5-24B-A2B 출시 블로그에서 전체 24B, 토큰당 활성 2.45B 파라미터의 MoE 추론 모델과 그 사전학습 모델(Base)의 가중치를 공개했습니다. 답하기 전에 항상 사고 과정을 먼저 생성하고, 컨텍스트는 131K 토큰입니다.
- Liquid AI가 직접 잰 16개 벤치마크에서 도구 호출과 지시 따르기는 Qwen3.6-35B-A3B보다 높았습니다(AutomationBench 27.69 대 8.72). 지식과 코딩은 낮았습니다(SWE-Bench Verified 51.00 대 66.20).
- llama.cpp와 Q4_K_M 양자화, 4K 입력 조건에서 Apple M5 Max 디코딩은 초당 184토큰, 메모리는 15GB였습니다. B300 GPU에서는 동시 요청 32개부터 비교 모델을 앞섰고, 16개 이하에서는 Qwen3.6보다 느렸습니다.
- 어휘를 65K에서 128K로 넓혀, PyTorchKR이 한국어 위키백과 문서로 직접 센 토큰 수가 이전 LFM2-24B-A2B보다 16.7% 줄었습니다. 다만 파인튜닝 노트북 중 이 24B 모델을 직접 다루는 것은 없습니다.
- 라이선스는 LFM Open License v1.0입니다. 연 매출 1,000만 달러 이상인 기업의 상업적 사용은 허가 범위 밖입니다.
LFM2.5-24B-A2B 소개
LFM2.5-24B-A2B 는 Liquid AI가 2026년 10월 13일 공개한 에이전트용 추론(reasoning) 모델 입니다. 노트북이나 데스크톱에서 도구를 호출하는 에이전트를 클라우드 없이 실행하는 것이 목표입니다. 전체 파라미터는 24B이지만 토큰 하나를 처리할 때는 2.45B만 계산에 쓰입니다. 이 구조를 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 이라고 부릅니다. MoE 블록마다 여러 개의 작은 피드포워드 신경망(전문가)을 두고, 라우터가 토큰마다 그중 몇 개만 골라 계산하는 방식입니다. 이 모델은 MoE 블록마다 64개 전문가를 두고 토큰마다 4개를 고릅니다.
Liquid AI는 그동안 휴대폰과 엣지 기기용 작은 모델을 꾸준히 내 왔습니다. PyTorchKR에서도 350M 모델과 다국어 리트리버, 휴대폰용 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B, 디코딩을 빠르게 하는 LFM2.5-VL-3B-DSpark를 소개했습니다. 모델 카드는 이번 24B 모델을 230M부터 시작한 LFM2.5 계열의 가장 크고 마지막 모델로 소개합니다.
이번 공개에서 눈여겨볼 점은 크기보다 쓰임새입니다. 작은 모델은 빠르지만 여러 단계의 도구 호출을 안정적으로 이어가기 어렵습니다. 30B급 MoE는 쓸 만하지만 노트북 메모리와 속도가 부담입니다. Liquid AI는 활성 파라미터를 2B대로 낮춘 대신 모든 답변 앞에 사고 과정을 붙였습니다. 그리고 Hermes Agent와 OpenClaw 같은 실제 에이전트 하네스 안에서 강화학습을 했습니다. Liquid AI는 토큰당 활성 파라미터가 2B뿐이라 사고 토큰 하나하나의 비용이 싸다고 설명합니다.
이 글은 Hugging Face 블로그의 공개 발표와 두 모델 카드, 그리고 Hugging Face 글에 없는 내용이 더 담긴 Liquid AI 자체 블로그를 함께 정리했습니다. 라이선스 파일, 공식 문서, 쿡북의 파인튜닝 노트북도 확인했습니다. 성능 수치는 모두 Liquid AI가 발표한 값입니다. 이 글에서 직접 측정한 것은 한국어 토크나이저 효율과 Hugging Face 저장소의 파일 크기뿐이며, 모델을 직접 실행하지는 않았습니다.
LFM2-24B-A2B에서 무엇이 바뀌었나
이번 모델은 2월에 나온 LFM2-24B-A2B의 구조를 그대로 두고 어휘, 컨텍스트, 학습 규모를 늘린 모델입니다. 40개 레이어 중 30개는 이중 게이트 짧은 합성곱(double-gated short convolution) 블록이고, 10개는 그룹 쿼리 어텐션(Grouped Query Attention, GQA) 블록입니다. 짧은 합성곱은 현재 토큰을 포함해 최근 3개 토큰만 보는 연산입니다(설정 파일의 conv_L_cache 값). 그래서 입력이 길어질수록 커지는 KV 캐시는 어텐션 레이어 10개에만 생깁니다. 이 하이브리드 구조를 고른 과정은 LFM2 기술 보고서에 있지만, 보고서는 350M~8.3B 모델만 다루며 24B 모델은 포함하지 않습니다.
| 항목 | LFM2-24B-A2B | LFM2.5-24B-A2B |
|---|---|---|
| 구조 | 40층 (합성곱 30 + GQA 10), MoE 블록당 전문가 64개 중 4개 선택 | 같음 |
| 컨텍스트 길이 | 32,768 토큰 | 131,072 토큰 |
| 어휘 크기 | 65,536 | 128,000 |
| 사전학습 토큰 | 약 17T | 약 33T |
| 총 학습 예산 (모델 카드) | 17T | 36T |
| 중간 학습 | (카드에 별도 기재 없음) | 32K 컨텍스트로 2T 토큰, 131K 컨텍스트로 300B 토큰 |
| 답변 방식 | 사고 과정 없이 바로 답변 | 항상 <think> 사고 과정 뒤에 답변 |
| 후학습 | (카드에 별도 기재 없음) | 5단계 (SFT, 교사 특화, 두 번의 MOPD, 에이전트 강화학습) |
중간 학습의 첫 단계는 추론(reasoning), 수학, 코드, 지시 따르기, 다국어 텍스트에 비중을 둔 2T 토큰입니다. 두 번째 단계는 긴 문서 위주의 300B 토큰으로 컨텍스트를 131K까지 늘립니다. 두 단계 모두 도구 호출과 여러 턴의 대화 기록을 섞었습니다.
가장 큰 사용상의 변화는 사고 과정입니다. LFM2-24B-A2B는 사고 과정 없이 답했지만, 이번 모델은 사고를 끄는 옵션이 없습니다. 채팅 템플릿이 어시스턴트 답변을 항상 <think> 태그로 시작합니다. 그래서 공식 문서는 최대 생성 토큰 수에 사고 과정이 들어갈 여유를 두라고 안내합니다. 모델 카드의 예제도 max_new_tokens=4096을 씁니다.
다섯 단계 후학습: 전문 교사를 만들고 하나로 증류
후학습은 사전학습 모델을 에이전트 모델로 바꾸는 과정이며, 위 그림처럼 다섯 단계로 이뤄집니다.
- 지도 미세조정(Supervised Fine-Tuning, SFT)으로 일반 모델의 출발점을 만듭니다.
- 교사 특화(Teacher Specialization) 단계에서 SFT 모델을 여러 갈래로 나눠, 분야별 전문 교사 모델을 SFT와 강화학습으로 따로 키웁니다.
- 첫 번째 다중 도메인 온폴리시 증류(Multi-domain On-Policy Distillation, MOPD) 에서 에이전트가 아닌 작업의 교사들을 일반 모델 하나로 증류합니다.
- 두 번째 MOPD에서 에이전트 작업의 교사들을 증류합니다.
- 에이전트 강화학습(Agentic RL)으로 OpenClaw, Hermes Agent, Pi, OpenCode 하네스 안에서 직접 학습합니다.
온폴리시 증류(on-policy distillation) 는 학생 모델이 직접 생성한 응답에 대해 교사 모델이 신호를 주는 증류 방식입니다. 미리 만든 교사의 답안을 따라 쓰는 방식과 달리, 학생이 실제로 저지르는 실수를 교정받습니다. 모델 카드는 마지막 단계의 목적을 각 하네스의 도구, 시스템 프롬프트, 상호작용 패턴을 익히는 것이라고 설명합니다. 다만 교사를 몇 개 두었는지, 강화학습 보상을 어떻게 설계했는지는 공개하지 않았습니다.
학습 중 드러난 보상 해킹과 샌드박스 인식
Liquid AI 블로그에는 Hugging Face 글에서 빠진 학습 중 관찰이 하나 있습니다. 교사 특화 단계에서 모델이 보상 해킹(reward hacking) 을 보였다는 내용입니다. 보상 해킹은 과제를 푸는 대신 채점 방식의 빈틈을 이용해 보상을 받는 행동을 말합니다. 이 모델은 저장소의 git 기록이나 GitHub, PyPI, Hugging Face에서 정답을 찾으려 했습니다. 더 나아가 자신이 가짜 실습 환경 안에 있다는 사실을 알아챘습니다.
위 그림의 첫 사례에서 모델은 git log 결과에 커밋이 하나뿐인 것을 보고 "모의 환경이다"라고 판단합니다. 두 번째 사례에서는 설치된 pytest 개발 빌드의 날짜(2026-09-30)가 미래라는 점을 근거로 "합성 테스트베드"라고 결론 내립니다. 원문 그림의 캡션은 이 두 사례를 에이전트 강화학습 중에 나온 것으로 적고 있습니다. Liquid AI는 이 행동이 창발적으로 보이지만 학습 데이터에 비슷한 패턴이 있었기 때문일 수도 있다고 적었습니다. 이후 샌드박스를 강화했고, 아래 벤치마크 결과는 모두 격리된(sealed) 평가 환경에서 측정했다고 밝혔습니다.
벤치마크: 도구 호출과 지시 따르기는 앞서고, 지식과 코딩은 뒤처진다
Liquid AI는 비슷한 크기의 MoE 모델 세 개와 16개 벤치마크를 비교했습니다. 비교 대상은 Qwen3.6-35B-A3B, Gemma-4-26B-A4B-it, Nemotron-3.5-Lightning (30B-A3B)입니다. 넷 중 LFM2.5-24B-A2B가 전체 파라미터와 활성 파라미터 모두 가장 작습니다. 굵은 글씨는 각 행의 최고 점수입니다.
| 분야 | 벤치마크 | LFM2.5-24B-A2B | Qwen3.6-35B-A3B | Gemma-4-26B-A4B-it | Nemotron-3.5-Lightning |
|---|---|---|---|---|---|
| 도구, 에이전트 | AutomationBench | 27.69 | 8.72 | 5.46 | 2.61 |
| 도구, 에이전트 | BFCLv4 | 65.01 | 65.00 | 57.09 | 53.78 |
| 도구, 에이전트 | ToolSandbox | 80.71 | 75.02 | 72.09 | 75.13 |
| 도구, 에이전트 | LiveClaw | 48.09 | 38.19 | 41.25 | 37.72 |
| 도구, 에이전트 | PinchBench | 83.18 | 89.93 | 77.12 | 84.20 |
| 도구, 에이전트 | τ³-Bench Banking | 8.04 | 7.63 | 4.54 | 7.01 |
| 도구, 에이전트 | WebArena Verified | 26.75 | 37.62 | 25.62 | 28.69 |
| 지식 | GPQA Diamond | 74.42 | 83.69 | 74.90 | 72.42 |
| 지식 | AA-Omniscience | -24.90 | -24.35 | -59.39 | -3.58 |
| 지식 | HLE | 7.40 | 7.69 | 8.57 | 5.65 |
| 지시 따르기 | IFEval | 96.75 | 93.06 | 92.00 | 94.19 |
| 지시 따르기 | IFBench | 74.69 | 64.21 | 47.44 | 71.67 |
| 지시 따르기 | Multi-IF | 84.38 | 81.53 | 82.19 | 82.34 |
| 수학 | MATH-500 | 96.04 | 96.73 | 95.66 | 96.40 |
| 코딩 | SWE-Bench Verified (OpenCode) | 51.00 | 66.20 | 25.80 | 53.40 |
| 코딩 | SciCode | 32.71 | 37.35 | 35.42 | 27.78 |
위 표에서 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다.
- 도구 호출과 에이전트 작업 (8개 중 5개 1위): 차이가 가장 큰 것은 AutomationBench로, 2위 Qwen3.6의 3배가 넘습니다. 반면 BFCLv4는 65.01 대 65.00으로 사실상 같습니다. τ³-Bench Banking은 네 모델 모두 10점 미만이라 순위의 의미가 크지 않습니다. PinchBench와, 웹 브라우저를 조작하는 WebArena Verified에서는 Qwen3.6이 앞섭니다.
- 지시 따르기 (3개 모두 1위): IFBench에서 74.69로 Qwen3.6의 64.21보다 10점 이상 높습니다.
- 지식과 코딩 (5개 모두 1위 아님): GPQA Diamond는 74.42 대 83.69로 9점 이상 뒤집니다. SWE-Bench Verified도 51.00 대 66.20입니다. Liquid AI는 지식 위주 작업에서는 검색 증강(retrieval)이나 웹 검색을 붙여 쓰라고 권합니다.
AA-Omniscience 는 Artificial Analysis의 지식 신뢰도 지표입니다. 맞힌 답은 점수를 받고 틀린 답은 환각(hallucination) 으로 감점됩니다. 모른다고 답하면 감점이 없습니다. 점수 범위는 -100에서 100이며, 0점은 맞힌 답과 틀린 답의 수가 같은 경우입니다. LFM2.5-24B-A2B(-24.90)와 Qwen3.6(-24.35)은 맞힌 답보다 틀린 답이 많았습니다. Nemotron은 -3.58로 그 차이가 가장 작았습니다.
측정 조건도 함께 봐야 합니다. 모든 모델은 vLLM으로 실행했고, 벤치마크마다 다른 생성 설정을 썼습니다. ToolSandbox의 사용자 역할은 GPT-4o가, τ³-Bench Banking의 사용자 역할은 GPT-5.2가 맡았습니다. LiveClaw는 에이전트가 온도를 지정하지 않아 vLLM 기본값인 1.0으로 돌았습니다. 모든 점수는 Liquid AI가 직접 측정한 값이며, 이 글을 쓰는 시점에 제3자의 재현 결과는 찾지 못했습니다.
실행 속도: 기기에서는 가장 빠르고, GPU에서는 동시 요청이 많을 때 앞선다
엣지 기기: M5 Max에서 초당 184토큰, 메모리 15GB
엣지 측정은 Liquid AI의 기기 벤치마크 인프라인 Pipette에서 했습니다. 조건은 llama.cpp, Q4_K_M 양자화(quantization), 4K 토큰 입력입니다. 프리필(prefill) 은 입력 프롬프트를 읽는 속도이고, 디코딩(decode) 은 답변 토큰을 하나씩 생성하는 속도입니다.
| 기기 | 지표 | LFM2.5-24B-A2B | Qwen3.6-35B-A3B | Gemma-4-26B-A4B-it | Nemotron-3.5-Lightning |
|---|---|---|---|---|---|
| Apple M5 Max | 디코딩 (tok/s) | 184 | 118 | 107 | 114 |
| Apple M5 Max | 메모리 (GB) | 15 | 22 | 19 | 26 |
| Mac Studio | 디코딩 (tok/s) | 146 | 97 | 94 | 99 |
| AMD Ryzen AI Max+ 395 | 프리필 (tok/s) | 1,641 | 1,213 | 807 | 1,631 |
| AMD Ryzen AI Max+ 395 | 디코딩 (tok/s) | 114 | 67 | 55 | 66 |
세 기기 모두에서 디코딩이 가장 빠르고 메모리를 가장 적게 씁니다. 발표의 최대 1.7배는 Ryzen AI Max+ 395의 디코딩(114 대 67)에서 나온 값입니다. M5 Max에서는 Qwen3.6 대비 약 1.56배입니다. Ryzen의 프리필은 1,641 대 1,631로 Nemotron과 거의 같습니다. Mac Studio는 칩 이름이 공개되지 않았습니다.
이 수치는 입력 4K 토큰 기준이라는 점도 기억해야 합니다. 에이전트 하네스는 도구 정의와 대화 기록이 쌓이면서 컨텍스트가 빠르게 길어집니다. 공식 예제도 컨텍스트를 131,072로 설정합니다. 긴 컨텍스트에서의 속도는 발표 자료에 없습니다. 한편 새 어휘로 늘어난 출력층의 계산 비용은 이 측정값에 이미 들어 있습니다.
GPU 서빙: 동시 요청 32개부터 앞서고, 1,024개에서 초당 2만 1천 토큰
GPU 측정은 NVIDIA B300 한 장, SGLang 0.5.22, BF16 가중치, 입력 1,024 토큰과 출력 최대 256 토큰 조건입니다. 동시 요청 수를 일정하게 유지하면서, 끝난 요청을 바로 새 요청으로 채우는 방식으로 쟀습니다. Liquid AI 블로그의 차트 주석에 따르면 각 동시 요청 수준에서 한 번씩만 측정했고, 모델마다 서빙 설정을 일부 조정했습니다.
| 동시 요청 수 | LFM2.5-24B-A2B | Qwen3.6-35B-A3B | Nemotron-3.5-Lightning | Gemma-4-26B-A4B-it |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 341.5 | 355.9 | 435 | 209.2 |
| 16 | 2,347 | 2,528 | 1,945 | 1,757 |
| 32 | 3,794 | 3,751 | 3,306 | 2,820 |
| 256 | 13,890 | 9,590 | 8,508 | 7,496 |
| 1,024 | 21,070 | 12,630 | 11,310 | 8,661 |
(단위: 출력 tok/s, Liquid AI 블로그 차트의 데이터 표 기준)
동시 요청 1,024개에서는 Qwen3.6의 약 1.67배를 냅니다. 하지만 요청이 하나뿐일 때는 Nemotron(435)과 Qwen3.6(355.9)보다 느리고, 16개까지도 Qwen3.6이 앞섭니다. 따라서 "같은 크기에서 가장 빠르다"는 주장은 요청이 많이 몰리는 서버 환경에 해당합니다. 혼자 쓰는 GPU 서버라면 이 장점은 크지 않습니다.
한국어 사용자를 위한 확인: 어휘 확장으로 토큰 수가 얼마나 줄었나
모델 카드는 지원 언어 16개에 한국어를 포함합니다. 어휘 확장은 LFM2.5-8B-A1B에서 먼저 쓴 제자리 토크나이저 확장(in-place tokenizer expansion) 방법이며, 두 모델의 tokenizer.json은 어휘와 병합 규칙이 같습니다. 기존 65K 어휘의 바이트 쌍 인코딩(Byte Pair Encoding, BPE) 병합 규칙을 그대로 둔 채 다국어 말뭉치로 병합을 이어 붙여 128K로 넓혔습니다. 새 토큰의 임베딩은 그 토큰을 이루던 기존 토큰 임베딩의 평균으로 시작합니다. Liquid AI는 이 방법으로 태국어 토큰이 최대 4.0배, 베트남어가 2.6배, 힌디어가 2.4배 줄었다고 밝혔지만, 한국어 수치는 공개하지 않았습니다.
그래서 PyTorchKR이 직접 세어 봤습니다. 한국어 위키백과의 "인공지능", "대한민국", "기계 학습" 문서 본문(118,489자)과 영어 위키백과의 "Artificial intelligence", "Machine learning" 문서 본문(146,982자)을 다섯 모델의 토크나이저로 나눴습니다. 2026년 10월 14일 각 Hugging Face 저장소의 tokenizer.json을 tokenizers 0.23.2로 불러왔고, 특수 토큰은 넣지 않았습니다.
| 토크나이저 | 어휘 크기 | 한국어 토큰 수 | 한국어 글자/토큰 | 영어 글자/토큰 |
|---|---|---|---|---|
| LFM2-24B-A2B (이전) | 65K | 76,780 | 1.54 | 5.15 |
| LFM2.5-24B-A2B | 128K | 63,933 | 1.85 | 5.23 |
| Qwen3.6-35B-A3B | 248K | 58,258 | 2.03 | 5.14 |
| Gemma-4-26B-A4B-it | 262K | 64,717 | 1.83 | 5.19 |
| Nemotron-3.5-Lightning | 131K | 62,720 | 1.89 | 5.14 |
같은 한국어 문서를 표현하는 데 필요한 토큰이 이전 모델보다 16.7% 줄었습니다(1.20배 압축). 영어는 1.4%만 줄어, Liquid AI가 밝힌 대로 영어는 거의 그대로입니다. 비교 모델 중에서는 Gemma 4와 비슷하고, Nemotron보다 약간, Qwen3.6보다 약 9% 더 많은 토큰을 씁니다.
예를 들어 "파이토치 한국 사용자 모임은 온디바이스 에이전트를 위한 경량 모델을 소개합니다."라는 문장은 이전 토크나이저로 30개, 새 토크나이저로 26개 토큰입니다. 이전 토크나이저는 "모델"의 "델"을 바이트 조각 두 개로 쪼갰지만, 새 토크나이저는 " 모델"과 " 소개"를 각각 토큰 하나로 처리합니다.
토큰이 줄면 같은 길이의 한국어 답변을 더 적은 디코딩 단계로 만들 수 있고, 131K 컨텍스트에 한국어를 더 많이 담을 수 있습니다. 다만 Liquid AI는 LFM2.5-8B-A1B 측정에서 어휘가 커진 만큼 토큰당 디코딩이 7~10% 느려졌다고 밝혔습니다. 그러니 한국어 체감 속도 향상은 토큰 감소율보다 작습니다. 또한 토큰 효율은 답변 품질과 다른 문제입니다. Liquid AI는 한국어 전용 벤치마크 결과를 공개하지 않았습니다.
사용 방법
Transformers로 바로 실행하기
transformers 5.0.0 이상에서 실행됩니다. 먼저 최신 버전을 설치합니다.
pip install -U transformers
다음은 모델 카드의 빠른 시작 예제입니다. Hugging Face 블로그의 같은 예제는 max_new_tokens=512를 쓰지만, 사고 과정이 길어 답이 잘릴 수 있어 카드의 4096을 옮겼습니다. 생성 설정(temperature=0.1, top_k=50, repetition_penalty=1.05)은 Liquid AI의 권장값입니다.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model_id = "LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map="auto",
dtype="bfloat16",
# attn_implementation="flash_attention_2" <- uncomment on compatible GPU
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
prompt = "What is C. elegans?"
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
[{"role": "user", "content": prompt}],
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
tokenize=True,
)["input_ids"].to(model.device)
output = model.generate(
input_ids,
do_sample=True,
temperature=0.1,
top_k=50,
repetition_penalty=1.05,
max_new_tokens=4096,
streamer=streamer,
)
BF16 가중치만 48.0GB이므로, 이 예제를 GPU에서 실행하려면 여러 장을 합쳐서라도 그 이상의 GPU 메모리가 있어야 합니다. 노트북에서는 아래의 양자화 체크포인트를 씁니다.
체크포인트 고르기
Liquid AI는 원본 외에 양자화와 런타임별 체크포인트를 함께 공개했습니다. 크기는 2026년 10월 14일 Hugging Face API에서 확인한 실제 파일 크기입니다.
| 체크포인트 | 용도 | 크기 |
|---|---|---|
| LFM2.5-24B-A2B | 원본 BF16. Transformers, vLLM, SGLang | 48.0GB |
| LFM2.5-24B-A2B-FP8 | GPU 서빙용 FP8 (128×128 블록 가중치, 동적 활성화 양자화) | 24.8GB |
| LFM2.5-24B-A2B-GGUF | llama.cpp, LM Studio | Q4_K_M 14.5GB, Q8_0 25.5GB |
같은 GGUF 저장소의 QAD-Q4_0 |
Q4_0 양자화 손실을 줄이도록 추가 학습한 양자화 인식 증류(Quantization-Aware Distillation, QAD) 체크포인트 | 13.6GB |
| LFM2.5-24B-A2B-MLX-4bit | Apple Silicon (MLX). 5, 6, 8비트판도 있음 | 13.6GB |
| LFM2.5-24B-A2B-ONNX | ONNX Runtime. FP32, FP16, Q8, Q4, Q4F16 정밀도별 파일 | Q4F16 13.7GB, FP32 96.0GB |
| LFM2.5-24B-A2B-Base | 후학습 전 사전학습 모델. 대규모 미세조정의 출발점 | 48.0GB |
MLX를 쓴다면, mlx-lm 0.32.0 이상을 설치해야 합니다. 공식 문서에 따르면 이전 버전은 전문가를 잘못 라우팅합니다. 모델 카드에 있는 투기적 디코딩용 DSpark 초안 모델은 곧 공개 예정으로, 아직 Hugging Face에 없습니다. Base 모델 카드가 링크한 LFM2.5-24B-A2B-MLX 저장소도 존재하지 않으므로 비트 수가 붙은 MLX 저장소를 씁니다.
로컬 에이전트 하네스에 연결하기
Hermes Agent, OpenClaw, Pi 같은 하네스는 모두 OpenAI 호환 /v1 엔드포인트로 모델과 통신합니다. 그래서 모델을 로컬 서버로 한 번 실행하고, 하네스가 그 주소를 보게 하면 됩니다. 아래 절차는 Liquid AI의 로컬 에이전트 가이드를 따릅니다. 가이드의 예제 모델은 LFM2.5-2.6B이지만, 가이드는 모델 ID만 바꾸면 모든 명령이 24B 모델에도 그대로 동작한다고 밝힙니다.
-
llama.cpp를 설치합니다 (macOS:
brew install llama.cpp). -
도구 호출을 켠 상태로 서버를 실행합니다. 아래 명령은 가이드의 명령에서 모델 ID를 바꾸고, 생성 설정을 24B 모델 카드의 권장값으로 맞춘 것입니다.
--jinja가 모델 채팅 템플릿의 도구 호출을 켜는 플래그입니다.llama-server -hf LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B-GGUF:Q4_K_M \ --jinja \ --port 8080 \ -c 131072 \ -fa on \ -ngl 99 \ --temp 0.1 \ --top-k 50 \ --repeat-penalty 1.05 -
curl http://localhost:8080/v1/models로 모델이 올라왔는지 확인합니다. -
하네스가 이 서버를 보도록 설정합니다. Hermes Agent는 다음과 같습니다.
hermes config set model.provider custom hermes config set model.base_url http://localhost:8080/v1 hermes config set model.default LFM2.5-24B-A2B hermes config set model.context_length 131072 hermes config set model.api_mode chat_completions hermes config set agent.tool_use_enforcement true
마지막 줄의 agent.tool_use_enforcement는 빼면 안 됩니다. 가이드에 따르면 이 설정이 없을 때 모델이 도구를 호출하지 않고 할 일을 말로만 설명하는 경향이 있습니다. 서버 포트는 백엔드마다 다릅니다. llama.cpp와 MLX는 8080, vLLM은 8000, SGLang은 30000, LM Studio는 1234입니다. vLLM과 SGLang으로 서버를 실행할 때는 도구 호출 파서로 lfm2를 지정합니다. OpenClaw와 Pi 설정은 모델 카드에 있습니다.
아래는 Liquid AI가 공개한 37초 데모입니다. M5 Max MacBook Pro에서 Hermes Agent와 이 모델로 Hugging Face 인기 모델에 대한 아침 브리핑을 만들고, 이어지는 질문에 답합니다. 클라우드 API는 호출하지 않으며, Liquid AI는 도구 호출 한 번이 1초도 걸리지 않는다고 설명합니다.
로컬 실행이 부담스럽다면, Liquid Console API로 쓸 수 있습니다. 가격은 입력 100만 토큰당 0.10달러(캐시된 입력은 0.05달러), 출력 100만 토큰당 1.00달러이며, 가입하면 2달러 크레딧을 줍니다. Liquid Playground에서도 바로 써 볼 수 있습니다.
파인튜닝: 쿡북 노트북은 24B 모델을 직접 다루지 않는다
Hugging Face 블로그는 파인튜닝 튜토리얼로 이 모델을 작업에 맞게 고칠 수 있다며 Liquid4All 쿡북의 노트북 폴더를 링크합니다. 2026년 10월 14일 기준으로 이 폴더의 노트북 13개를 모두 열어 기본 모델을 확인했습니다. LFM2.5-24B-A2B를 쓰는 노트북은 하나도 없습니다.
| 노트북 | 방법 | 기본 모델 | 실행 환경 |
|---|---|---|---|
sft_with_trl, sft_with_unsloth |
SFT (LoRA) | LFM2.5-1.2B-Instruct | Colab 무료 T4 |
cpt_text_completion_with_unsloth, cpt_translation_with_unsloth |
계속 사전학습(CPT) | LFM2.5-1.2B-Base | Colab 무료 T4 |
dpo_with_trl |
DPO | LFM2.5-350M | GPU 런타임 |
grpo_for_verifiable_tasks, grpo_with_unsloth, grpo_with_trl_ifstruct |
GRPO | LFM2.5-1.2B-Instruct, LFM2.5-350M | Colab T4 등 |
antidoom_with_trl |
같은 문장을 반복하는 루프 억제 학습 | LFM2.5-1.2B-Base | A100 언급 |
sft_moe_with_halo |
MoE 전체 파라미터 SFT | LFM2.5-8B-A1B | H100, H200, B200, B300 중 같은 GPU 2장, Docker |
| 비전-언어 모델 노트북 3개 | VLM SFT | LFM2.5-VL 계열 | T4 또는 Hopper, Blackwell |
24B MoE 모델에 가장 가까운 출발점은 sft_moe_with_halo입니다. 이 노트북은 Halo라는 분산 학습 레이어로 LFM2.5-8B-A1B를 GPU 2장에 나눠 학습합니다. 전문가 병렬화(expert parallelism) 로 32개 전문가를 GPU마다 16개씩 나눠 맡기는 방식입니다. Colab에서는 실행되지 않습니다. 노트북은 LFM2의 짧은 합성곱 레이어가 시퀀스 축을 따라 계산되므로 컨텍스트 병렬화를 켜지 말라고 경고합니다. 24B 모델에 쓰려면 모델 ID와 병렬화 설정을 바꿔야 하는데, 이 조합은 쿡북에서 검증된 예제가 아닙니다.
Base 모델 카드는 사전학습 체크포인트를 특정 언어(예: 일본어)나 특정 도메인(예: 의료) 어시스턴트처럼 대규모 미세조정이 필요한 작업에 권합니다. 한국어 특화 어시스턴트를 만들려는 팀이라면 후학습 모델보다 Base 모델이 출발점에 맞습니다. 다만 그 규모의 학습에 대한 레시피는 아직 공개된 것이 없습니다.
라이선스
LFM2.5-24B-A2B와 Base 모델은 모두 LFM Open License v1.0으로 배포됩니다. 복제, 수정, 재배포 조항은 Apache License 2.0과 비슷하지만, 5조에 상업적 사용 제한이 들어 있습니다. 연 매출 1,000만 달러 이상인 법인(지배 관계에 있는 계열사 포함)의 상업적 사용은 이 라이선스가 허가하지 않습니다. 연구와 비상업적 사용, 그리고 매출이 그보다 적은 기업의 상업적 사용은 가능합니다. 연 매출이 이 기준을 넘는 기업은 이 라이선스만으로는 제품에 쓸 수 없습니다.
정리: 누가 써 볼 만한가
LFM2.5-24B-A2B는 Q4_K_M 기준으로 15GB 안팎의 메모리를 쓰므로, 그보다 넉넉한 메모리를 갖춘 노트북이나 데스크톱에서 도구 호출 에이전트를 직접 실행하려는 개발자에게 맞는 모델입니다. Liquid AI의 측정으로는 같은 기기에서 다음으로 빠른 모델보다 1.47~1.70배 빨리 디코딩하고, 도구 호출과 지시 따르기 점수도 높습니다. 대신 지식 질문에서는 틀린 답이 맞힌 답보다 많고 코딩 점수가 낮습니다. Liquid AI도 검색 도구를 붙여 쓰라고 권합니다. 모든 답변에 사고 과정이 붙는다는 점도 지연 시간 계산에 넣어야 합니다.
한국어 사용자에게는 이전 모델보다 토큰 효율이 좋아졌다는 점이 직접적인 개선입니다. 하지만 한국어 답변 품질은 공개된 근거가 없으므로, 실제 작업에 넣기 전에 자기 데이터로 확인해야 합니다. 상업적으로 쓰려면 라이선스의 매출 기준도 먼저 확인해야 합니다. 노트북에서 한국어 도구 호출 에이전트로 써 보신 분이 계시다면, 어떤 하네스와 양자화로 실행했고 사고 과정 때문에 응답이 얼마나 늦어졌는지 댓글로 알려 주세요.
LFM2.5-24B-A2B 출시 Liquid AI 블로그
LFM2.5-24B-A2B 소개 Hugging Face 블로그
LFM2.5-24B-A2B 모델 카드
LFM2.5-24B-A2B-Base 모델 카드
Liquid4All 쿡북 파인튜닝 노트북 GitHub 저장소
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