Liquid AI, LFM3 공개: 하나의 베이스에서 나온 소형 모델 6종, 자체 벤치마크와 조건부 라이선스

2026년 10월 27일 Liquid AI는 공식 블로그를 통해 LFM3 제품군을 발표했다. PC와 모바일 기기에서 로컬로 실행하도록 만든 약 20억 파라미터 규모의 새 모델 시리즈다. 전체 라인업은 공통 기반인 LFM3-1.7B-Base에서 출발하며, 여기서 텍스트, 비전, 오디오, 옴니모달 처리, 특화된 의사결정 작업을 위한 6가지 변형이 파생됐다. 텍스트 버전은 17억 3천만 개의 파라미터와 25만 6천 토큰의 컨텍스트 창을 갖췄고, 게이트가 있는 짧은 합성곱, 슬라이딩 윈도 어텐션, 글로벌 어텐션 층을 번갈아 배치한 24층 하이브리드 구조를 채택했다. 학습은 22조 토큰으로 시작해, 이후 컨텍스트 확장과 지시 수행을 위한 미세 조정 단계를 거쳤다.

회사가 공개한 측정치에 따르면 텍스트 모델은 4비트 양자화 시 약 1기가바이트의 메모리를 차지하며, 같은 측정에서 12만 8천 토큰 기준 KV 캐시는 1.6GB로 Qwen3.5-4B의 4.3GB, MiniCPM5-2B의 5.6GB보다 적다. 회사 문서는 Liquid AI가 선정한 19개 벤치마크에서 평균 49.37점을 기록해 Qwen3.5-9B의 47.24점을 앞섰다고 밝힌다. 그러나 같은 표를 보면 더 큰 모델이 GPQA Diamond의 과학적 추론(80.40 대 63.37), RULER 128K의 긴 컨텍스트 처리(87.11 대 65.56), SWE-bench Verified의 코드 생성(51.20 대 43.40)에서 여전히 앞선다. Tech Times에 따르면 발표 시점에 회사가 밝힌 이 수치들은 아직 제3자에 의해 재현되지 않았다.

시리즈의 가중치는 Hugging Face에 공개됐고 API와 전용 테스트 환경으로도 이용할 수 있다. Liquid AI에 따르면 제품군의 모든 모델은 GPU 한 대로 미세 조정이 가능하다. LFM Open License v1.0에 따라 상업적 이용은 연 매출 1천만 달러까지만 무료이며, 이를 넘으면 별도로 계약한 상업 라이선스가 필요하다. 연구와 비영리 활동에는 금전적 조건이 없다. 이 매출 기준 때문에 이 라이선스는 OSI 기준의 오픈소스가 아니다. 엣지 처리의 발전에 대해 Qualcomm Technologies의 부사장 Vinesh Sukumar는 "The next generation of AI will be more multimodal, personalized, and private"라고 말했고, AMD의 시니어 디렉터 Josh Hort는 "developers need models that can be deployed efficiently across the broad spectrum of AI PCs"라고 덧붙였다.

회사 설명대로 4비트에서 약 1기가바이트를 차지하는 텍스트 모델에 에이전트 작업을 담아낸 것은 세심한 엔지니어링의 결과로, 무게중심을 파라미터 규모 자체에서 하드웨어 자원의 엄격한 관리로 옮긴다. 다만 제조사가 고른 벤치마크와 일상적 사용에서의 실제 성능 사이의 간극은 아직 따져봐야 한다. 아키텍처의 견고함은 다양한 로컬 환경에서 복잡한 작업을 감당할 수 있는지로 판가름 날 것이다. — Olya