리퀴드 AI, 온디바이스 에이전트 특화 MoE 모델 'LFM2.5-24B-A2B' 공개
리퀴드 AI가 240억 개 파라미터 중 24.5억 개만 활성화하는 하이브리드 MoE 구조의 LFM2.5-24B-A2B를 오픈 웨이트로 공개했습니다. 131K 컨텍스트와 도구 조작에 특화되어 엣지 기기에서 빠른 추론 속도를 보이지만, 온디바이스 적재를 위한 메모리 하한선과 지식 집약 과제의 한계도 명확합니다.
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리퀴드 AI, 엣지용 멀티모달 의사결정 오픈 모델 ‘Open d1’ 공개
리퀴드 AI가 텍스트 생성을 배제하고 단일 연산으로 분류·판단을 수행하는 오픈 가중치 의사결정 모델 ‘Open d1’ 2종을 허깅페이스를 통해 공개했다. 엣지 기기에서 수십 밀리초 단위의 저지연 처리를 목표로 설계되었으나, 작업 범위 제한과 벤치마크 검증 등의 과제도 남아 있다.
Liquid AI, 시각언어 모델용 DSpark 공개…최대3.13배 디코딩과 전체 지연의 차이
Liquid AI가 LFM2.5-VL-3B에 붙이는 실험용 DSpark 초안 모델을 공개했다. 약2억8,000만 매개변수를 추가해 후보 토큰을 미리 만들고 본 모델이 검증한다. 회사의16비트·배치1 실험에서 디코딩은 최대3.13배 빨라졌지만 이미지 처리와 입력 단계는 가속 대상이 아니어서 전체 작업 이득은 다르다.
