기기 안에서 돌아가는 AI 에이전트용 240억 파라미터 모델 LFM2.5-24B-A2B가 공개됐다(liquid.ai)

- 이 모델은 전체 240억 개 파라미터 가운데 한 번에 20억 개만 써서 답하는 추론 모델이다. 노트북 같은 개인 장비에서 도구를 호출하며 작업을 처리하도록 만들어졌고, 가중치는 Hugging Face에서 내려받을 수 있다. - Liquid AI는 자사 발표에서 이 모델이 Qwen3.6-35B-A3B와 비교해 도구 사용 및 에이전트 벤치마크 8개 중 5개에서 경쟁하거나 앞선다고 밝혔다. 같은 표에서 코딩 벤치마크 SWE-Bench Verified 점수는 51.00으로 Qwen3.6-35B-A3B의 66.20보다 낮다. - 애플 M5 Max에서 초당 184토큰 처리 속도와 최대 1.7배 빠르다는 수치는 Liquid AI가 자사 벤치마크 장비 Pipette으로 측정한 개발사 주장이다. 독립 검증 내용은 원문에 없다.