Liquid AI가 2B급 모델 여섯 개로 이뤄진 LFM3 모델 패밀리를 공개했다. 전부 하나의 1.7B 베이스에서 갈라져 나왔으며, 텍스트·비전·오디오·전체 모달리티 버전이 각각 하나씩 있고, 비전 버전과 옴니 버전을 특화한 의사결정용 모델이 두 개 더 있다. 가중치는 Hugging Face에 공개돼 있고 오픈 웨이트로 표기됐다. LFM Playground와 Liquid 자체 API로도 호출할 수 있다.
아키텍처 면에서 LFM3는 순수 트랜스포머를 택하지 않는 Liquid의 노선을 이어간다.
"LFM3 combines three operators: gated short convolutions, sliding-window attention (SWA), and global attention."
(LFM3는 게이트 단기 컨볼루션, 슬라이딩 윈도 어텐션, 글로벌 어텐션이라는 세 가지 연산자를 조합한다.)
대부분의 레이어는 단기 컨볼루션과 슬라이딩 윈도가 맡고, 글로벌 어텐션은 소수의 레이어에만 들어간다. 긴 컨텍스트에서 메모리 사용량을 줄일 수 있는 이유가 여기에 있다.
성적표를 뜯어보면
텍스트 모델 LFM3-1.7B의 평균 벤치마크 점수는 49.37이다. Liquid가 비교 대상으로 든 모델 중 자사의 이전 세대 LFM2.5-2.6B는 31.55, MiniCPM5-2B는 39.19, 파라미터가 5배 넘게 큰 Qwen3.5-9B는 47.24다.
항목별로는 편차가 크다. 지시 따르기 IFEval 96.66, 도구 호출 BFCL V4 71.39로 모두 높은데, 이 두 가지는 온디바이스 에이전트가 가장 자주 쓰는 능력이다. 반면 긴 컨텍스트와 고난도 지식에서는 밀린다. RULER 128K는 65.56에 그쳐 Qwen3.5-9B의 87.11에 못 미치고, GPQA Diamond도 63.37 대 80.40이다. 즉 평균 점수의 우위는 주로 지시·도구 관련 문제가 받쳐 주는 것이고, 지식 집약적인 작업에서는 여전히 2B 모델이다.
라이선스의 구체적인 명칭은 공식 블로그에서 확인되는 부분에는 적혀 있지 않다. 상업적 이용 조건은 모델 카드를 기준으로 확인해야 한다.
처리량을 계산해 보면
이번 발표의 핵심은 온디바이스 수치다. llama.cpp, Q4_0 양자화, 32K 컨텍스트 설정에서 Liquid는 LFM3의 디코딩 속도가 세 종류의 기기에서 차순위 모델의 1.8~2.8배이며 메모리 점유도 가장 낮다고 밝혔다.
서버 쪽 수치도 하나 제시했다. NVIDIA B300 한 장에서 SGLang, BF16, 동시 1024개 요청 조건으로 하루 약 36억 토큰을 생성한다는 것이다. 대략 계산하면 36억을 86,400초로 나눠 초당 약 4.2만 토큰이고, 이를 1024개 동시 요청에 나누면 요청당 초당 약 40토큰으로 사람이 글을 읽는 속도보다 상당히 빠르다. 이 기준이라면 카드 한 장으로 천 개가 넘는 대화를 끊김 없이 받칠 수 있으므로, 작은 모델로 대량 분류·추출·라우팅을 하는 팀에게 더 참고가 된다.
이 수치는 Liquid가 자체 측정한 것이며 제3자의 재현은 없다. 테스트에 쓴 프롬프트 길이와 출력 길이도 밝히지 않아, 워크로드가 달라지면 결과가 크게 다를 수 있다.
파인튜닝을 겨냥했다
Liquid가 이번에 거듭 강조하는 셀링 포인트는 "모든 모델을 단일 GPU에서 파인튜닝할 수 있다"는 점이다. 여섯 모델이 하나의 베이스를 공유하므로, 팀은 먼저 텍스트 버전에서 업무 능력을 튜닝한 뒤 비전이나 오디오 계열로 옮길 수 있다. Liquid는 로컬 실행 문서와 파인튜닝 문서도 함께 제공한다.
스마트폰, 차량용 단말, 산업용 제어기처럼 네트워크 연결이 어려운 환경에서 1GB 용량, 256K 컨텍스트, 단일 카드 튜닝 가능이라는 조합이 LFM3가 차지하려는 자리다. 그 자리를 차지할 수 있을지는 이 성적표만이 아니라 실제 작업에서 커뮤니티가 내놓을 파인튜닝 결과에 달려 있다.
참고 출처: Liquid AI 공식 블로그, CocoLoop, Hugging Face 모델 페이지. 벤치마크 점수, 온디바이스 디코딩 배수, B300 일일 처리량은 모두 Liquid 자체 측정 기준이며, 초당 처리량은 편집부가 일일 처리량을 바탕으로 대략 계산한 값이다.