LFM2.5
LFM2.5는 Liquid AI가 2026년에 전개한 온디바이스 중심 파운데이션 모델 세대다. 텍스트·추론·에이전트·비전-언어·오디오·인코더 모델을 포함하며, 모바일과 엣지 장치에서의 낮은 지연과 작은 메모리 사용량을 핵심 목표로 한다.
개요
LFM2.5는 하나의 단일 모델이 아니라 용도별 모델군이다. 텍스트 계열에는 초소형 230M 모델, 350M·1.2B급 모델과 2.6B agentic 모델이 있고, reasoning과 instruction tuning 변형이 제공된다. 비전 계열에는 LFM2.5-VL-450M, 1.6B 및 3B 모델이 있으며 이미지 이해, grounding, 문서·화면 이해와 function calling을 지원한다. 오디오 계열은 저지연 음성 상호작용을 목표로 한다.
특히 2026년 8월 공개된 LFM2.5-2.6B는 128K 컨텍스트와 네이티브 tool calling을 갖춘 온디바이스 에이전트 모델로 소개됐다. 같은 시기 LFM2.5-VL-3B는 이미지 입력에서 tool use와 function calling, bounding-box grounding 및 screen understanding 성능을 강조한다.
핵심 구조
LFM2.5의 기반은 LFM2 계열의 하이브리드 백본이다. Liquid AI는 short convolution과 grouped-query attention을 조합해 CPU와 엣지 하드웨어에서 효율적인 prefill·decode를 지향한다. 이후 모델별 후학습을 통해 reasoning, 구조화 추출, tool calling, 비전 이해와 같은 기능을 강화한다.
배포 생태계도 중요한 특징이다. Liquid AI는 모델별로 GGUF, MLX, ONNX와 GPU 서버용 런타임 지원을 확대하고 있으며, 일부 모델은 브라우저의 WebGPU와 ONNX Runtime Web에서도 동작하는 예제가 제공된다. 따라서 동일 계열 모델을 스마트폰, 노트북, 브라우저, 워크스테이션에서 서로 다른 실행 경로로 활용할 수 있다.
활용
LFM2.5 텍스트 모델은 로컬 비서, 데이터 추출, 번역, RAG, tool calling과 에이전트 작업에 활용할 수 있다. VL 모델은 카메라 영상, 문서, UI 화면과 산업 현장 이미지를 해석하고 구조화된 결과나 함수 호출을 생성하는 데 적합하다. 오디오 모델을 결합하면 음성 입력부터 행동까지 이어지는 완전한 로컬 인터페이스도 만들 수 있다.
이러한 조합은 네트워크가 제한된 차량, 드론, 산업용 PC, 스마트폰, 폐쇄망 분석 단말에서 특히 유용하다. 빠른 로컬 판단은 소형 모델이 담당하고 복잡한 작업만 상위 시스템으로 넘기는 계층형 AI 구조에도 사용할 수 있다.
한계 및 주의점
공식 성능 수치는 특정 하드웨어와 런타임 조건에서 측정된 값이다. 예를 들어 VL-3B의 스마트폰 실행 가능성은 의미가 있지만 실제 앱에서는 이미지 해상도, 양자화, 메모리 압박, 발열과 배터리 조건이 추가된다. 모델 크기가 작을수록 복합 지식·추론 한계도 있으므로 실제 업무 성공률을 별도로 평가해야 한다. 또한 모델별 라이선스와 런타임 라이선스를 함께 확인해야 한다.
함께 보기
출처
- Liquid AI LFM2.5 발표 — LFM2.5 세대의 온디바이스 방향과 모델군. 2026년 8월 18일 확인.
- LFM2.5-2.6B 발표 — agentic workload, 128K context 및 tool calling. 2026년 8월 18일 확인.
- LFM2.5-VL-3B 발표 — grounding, screen understanding, function calling과 엣지 성능. 2026년 8월 18일 확인.