# Liquid AI, Hugging Face에 LFM2.5-24B-A2B 추론 모델 공개

> 총 24 billion 매개변수 중 2 billion만 활성화하는 이 모델은 기기 내에서 빠르게 작동하는 에이전트와 도구 사용에 최적화됐다.

Oossa · 2026-10-13 · https://oossa.com/ko/liquid-ai-releases-lfm2-5-24b-a2b-reasoning-model-on-hugging-face

Liquid AI가 2026년 10월 12일 Hugging Face에 LFM2.5-24B-A2B를 공개했다. 이 모델은 토큰당 매개변수 2 B만 활성화하는 24 B 매개변수 MoE 모델로, 추론 비용이 낮고 속도가 빠르다. 회사는 에이전트 및 도구 사용 벤치마크에서 Qwen3.6‑35B‑A3B와 대등한 성능을 보이면서 기기 내 실행 속도는 최대 1.7배 빠르다고 밝혔다. Apple M5 Max에서 184 tok/s, 단일 NVIDIA B300 GPU에서 21 K tok/s를 넘는 속도를 기록했다.

## 팩트

- 전체 매개변수 24 B, 활성 매개변수 2.45 B(토큰당 약 2 B)
- LiveClaw에서 48.09점을 기록해 Qwen3.6‑35B‑A3B의 38.19점을 앞섰다

## 왜 중요한가

개발자는 클라우드 비용 없이 정교한 추론 에이전트를 로컬에서 실행할 수 있어, 더 빠르고 프라이버시를 지키는 AI 도구를 만들 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [New model on Hugging Face: LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B (text-generation)](https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B) – Liquid AI, 2026-10-12
2. [Liquid AI Releases LFM2.5-24B-A2B: A 2B-Active MoE for On-Device Agents](https://www.marktechpost.com/2026/10/14/liquid-ai-lfm2-5-24b-a2b/) – MarkTechPost, 2026-10-14

최종 업데이트: 2026-10-14