리퀴드 AI, 온디바이스 겨냥 플래그십 'LFM2.5-24B-A2B' 공개
총 24B 파라미터 MoE 모델로 애플 M5 Max에서 초당 184토큰 생성, 허깅페이스에 오픈웨이트로 공개됐다.
리퀴드 AI가 2026년 10월 13일 LFM2.5 패밀리의 마지막 모델인 'LFM2.5-24B-A2B'를 공개했다. 온디바이스 AI 에이전트를 겨냥한 플래그십 모델로, aitimes.com이 보도했다.
이 모델은 총 24B 파라미터를 갖췄지만 토큰당 약 2B 파라미터만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 쓴다. 리퀴드 AI는 유사한 MoE 모델 대비 온디바이스 추론 속도가 최대 1.7배 빠르다고 밝혔다.
성능 면에서는 Qwen3.6-35B-A3B와 비교해 8개 에이전트·툴 사용 벤치마크 중 5개에서 앞서거나 비슷한 점수를 기록했다. AutomationBench에서는 27.69를 기록해 Qwen3.6-35B-A3B의 8.72를 크게 앞질렀고, LiveClaw에서는 48.09 대 38.19로 우위를 보였다.
구동 환경별 속도도 공개됐다. 애플 M5 Max에서 초당 184토큰, AMD Ryzen AI Max+ 395에서 초당 114토큰을 생성했다. 엔비디아 B300 GPU 1장에서는 높은 동시성 환경에서 초당 21,000개 이상의 출력 토큰을 처리했다.
사전학습 데이터는 17조 토큰에서 33조 토큰으로 늘었고, 컨텍스트 길이는 32,768토큰에서 131,072토큰으로 확장됐다. 비라틴 문자 처리 개선을 위해 어휘 크기도 65,000에서 128,000으로 두 배 늘렸다.
모델은 오픈웨이트로 허깅페이스에서 받을 수 있으며 llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX를 통해 사용할 수 있다. API 가격은 입력 100만 토큰당 0.10달러, 출력 100만 토큰당 1달러, 캐시 입력 100만 토큰당 0.05달러다.
한눈에 보기
LFM2.5-24B-A2B는 어디서 받을 수 있나?
허깅페이스에서 오픈웨이트로 공개됐으며 llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang, ONNX를 통해 사용할 수 있다.
LFM2.5-24B-A2B API 가격은?
입력 100만 토큰당 0.10달러, 출력 100만 토큰당 1달러, 캐시 입력 100만 토큰당 0.05달러다.
파라미터 규모는 얼마인가?
총 24B 파라미터를 갖췄고 토큰당 약 2B 파라미터를 활성화하는 MoE 구조다.