LiquidAI, 온디바이스 에이전트용 LFM2.5-24B-A2B 공개

LiquidAI가 24B 파라미터 규모의 MoE 추론 모델 LFM2.5-24B-A2B를 공개했습니다. 토큰당 활성 파라미터는 2B이며, 131K 토큰 문맥 창, 도구 호출, 다단계 에이전트 작업을 지원하고 Hugging Face에서 오픈 웨이트로 제공됩니다. 회사 측 평가에서 LiveClaw 점수는 48.09로 Qwen3.6-35B-A3B의 38.19를 웃돌았고, 추론 속도는 Apple M5 Max에서 184 tok/s, 단일 NVIDIA B300에서 최대 21K 출력 tok/s로 제시됐습니다.

로컬 장치에서 개인정보를 외부로 보내지 않는 에이전트를 구축하려는 개발자는 도구 사용과 지시 이행 성능을 우선 검토할 만합니다. 다만 GPQA Diamond, SWE-Bench Verified, SciCode 등 지식·코딩 중심 벤치마크에서는 더 큰 모델이 우세한 항목이 있어, 검색 증강이나 웹 검색을 결합하는 선택이 필요합니다. 공개 수치는 지정된 벤치마크와 실행 환경 기준이므로 실제 애플리케이션의 지연시간, 메모리 사용량, 장시간 에이전트 안정성은 별도 검증이 남아 있습니다.