리퀴드 AI가 LFM2 하이브리드 백본 기반의 오픈웨이트 양방향 인코더인 LFM2.5-Encoder-230M과 350M을 공개했습니다. 350M 모델은 GLUE, SuperGLUE 등 다국어 벤치마크에서 대형 모델들에 이어 우수한 성능을 보였으며, 230M 모델은 일반 CPU 환경에서도 8,192 토큰 처리를 약 28초 만에 빠르게 수행합니다.
리퀴드 AI(Liquid AI)는 엣지 디바이스(Edge Device)에서 빠르고 효율적인 다국어 검색을 위해 3억 5천만 개의 매개변수를 가진 두 가지 새로운 모델을 발표했습니다. 이 모델들은 밀집 바이 인코더(Dense Bi-Encoder)와 ColBERT 지연 상호작용(Late-Interaction) 구조를 결합하여, 모바일 등 제한된 자원 환경에서도 고성능 다국어 정보 검색(RAG 등)을 가능하게 한다는 점에서 실무자들에게 중요합니다.
리퀴드 AI는 일반 소비자용 하드웨어에서도 구동 가능한 온디바이스용 MoE 모델인 LFM2.5-8B-A1B를 발표했습니다. 이 모델은 총 83억 개(8.3B)의 파라미터를 보유하고 있으면서도 연산 시 15억 개(1.5B)만 활성화하여 효율적인 추론을 자랑합니다. 최대 12만 8천(128K) 토큰의 긴 컨텍스트 처리와 고급 추론, 그리고 도구 호출(Tool calling) 기능을 지원하는 것이 특징입니다.