로컬 AI 모델 하나가 눈에 띄게 나왔습니다. 미국 회사 리퀴드 AI는 2026년 10월 13일, 내 노트북이나 PC 안에서 돌리도록 만든 무료 공개 모델 'LFM2.5-24B-A2B'를 내놨어요. 전체 240억 개 값 가운데 한 번에 20억 개만 꺼내 써서 가볍고 빠르고, 도구를 불러 일을 처리하는 'AI 에이전트'용으로 만들었다는 게 회사 설명입니다.
로컬 AI 모델 LFM2.5, 어떤 물건인가요?
챗GPT나 클로드는 내가 쓴 글이 회사 서버로 건너가서 답이 돌아옵니다. 로컬 AI 모델은 그 과정을 내 컴퓨터 안에서 끝내요. 인터넷으로 자료가 나가지 않는다는 점이 가장 큰 차이죠.
이번 모델 이름이 길어 보이지만 뜻은 단순합니다. 24B는 전체 크기 240억 개, A2B는 질문 하나에 실제로 움직이는 부분이 20억 개라는 뜻이에요. 안에 작은 전문가 64개를 두고, 글자 하나를 만들 때마다 그중 4개만 골라 쓰는 구조입니다. 덩치는 큰데 일할 때는 작은 모델처럼 움직이니 노트북에서도 빠르게 돌 수 있다는 거죠.
답을 바로 내놓지 않고 먼저 생각하는 과정을 거친 뒤 답하는 방식이고, 계산기·검색·파일 같은 도구를 부르는 데 맞춰 훈련했다고 합니다. 허깅페이스 안내문에는 지원 언어 16개 안에 한국어도 들어 있어요.
핵심 숫자 한눈에 보기
숫자는 모두 리퀴드 AI 공식 발표와 허깅페이스 모델 안내문에서 가져왔습니다. 비교 대상은 회사가 고른 알리바바의 공개 모델 큐웬3.6-35B-A3B예요.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 발표일 | 2026년 10월 13일 |
| 크기 | 전체 240억 개, 한 번에 쓰는 것 20억 개 |
| 한 번에 읽는 길이 | 13만 1,072 토큰 (예전 3만 2,768에서 늘림) |
| 속도 (회사 측정) | 애플 M5 Max 노트북에서 초당 184 토큰 |
| 업무 자동화 시험 (AutomationBench) | 27.69점 (큐웬 8.72점) |
| 지시 따르기 시험 (IFEval) | 96.75점 (큐웬 93.06점) |
| 코딩 시험 (SWE-Bench Verified) | 51.00점 (큐웬 66.20점 — 여기선 짐) |
| 내려받기 | 허깅페이스에서 무료 (라이선스 'lfm1.0') |
| 필요한 메모리 | 아직 공식 숫자 발표 안 됨 |
표를 보면 이 모델의 성격이 잘 드러납니다. 시킨 대로 일을 처리하는 시험에서는 앞서고, 어려운 지식 문제나 코딩에서는 뒤져요. 회사도 이 점을 숨기지 않았습니다. 모델 안내문에 "지식이 많이 필요한 일에는 단독으로 쓰지 말고 검색과 함께 쓰라"고 적어 두었거든요. 점수는 회사가 직접 잰 것이라 그대로 믿기보다는 방향만 참고하시는 게 맞습니다.
직장인에게 무슨 의미일까? (제 해석)
회사에서 AI를 못 쓰는 이유를 물어보면 대부분 같은 답이 나옵니다. "보안 때문에 외부 AI에 자료를 못 올려요." 로컬 AI 모델은 바로 그 벽을 겨냥한 물건이에요.
제가 보기엔 이번 발표에서 눈여겨볼 건 점수보다 방향입니다. 지금까지 노트북에서 도는 모델은 "말은 하는데 일은 못 한다"는 평이 많았어요. 그런데 이 모델은 처음부터 도구를 부르고 순서대로 일을 처리하는 데 맞춰 만들었습니다. 회의록에서 할 일만 뽑아 표로 만들기, 받은 메일을 분류해 폴더에 넣기 같은 정해진 일은 큰 모델이 아니어도 된다는 쪽으로 흐름이 가고 있다는 신호죠.
반대로 기대를 낮춰야 할 부분도 분명합니다. 최신 법규나 업계 지식을 물어보는 용도라면 이 모델 혼자로는 부족해요. 회사 문서를 함께 찾아 읽게 하는 장치가 붙어야 제값을 합니다. 저라면 "모르는 걸 물어보는 AI"가 아니라 "정해진 일을 대신 처리하는 AI"로 보고 쓸 곳을 고르겠어요.
로컬 AI 모델, 지금 해 볼 것
당장 회사 PC에 깔기보다는 순서를 밟는 편이 안전합니다. 회사 보안 규정이 먼저예요.
- 회사에 "외부 프로그램 설치·외부 AI 사용 규정"이 있는지 먼저 확인합니다. 로컬 모델이라도 설치 자체가 막혀 있는 곳이 많아요.
- 개인 노트북이 있다면 리퀴드 AI 체험 화면(Liquid Playground)에서 회사 자료가 아닌 예시 글로 한국어 답을 먼저 시험해 봅니다.
- 내 업무 중 "매번 같은 순서로 하는 일" 세 가지를 적어 둡니다. 로컬 모델이 맡기 좋은 일이 바로 그런 일입니다.
- 팀에서 AI 도입을 이야기한다면 "자료가 컴퓨터 밖으로 나가지 않는 방식도 있다"는 선택지를 함께 올려 봅니다.
회사에서 쓸 생각이라면 라이선스 'lfm1.0'의 상업 사용 조건도 원문으로 꼭 확인해야 합니다. 공식 글에는 조건이 요약돼 있지 않았어요.
자주 묻는 질문
Q. 정말 돈을 안 내고 쓸 수 있나요?
모델 파일은 허깅페이스에서 무료로 내려받을 수 있습니다. 다만 회사 업무처럼 상업적으로 쓸 때의 조건은 'lfm1.0' 라이선스 원문을 따로 봐야 해요. 리퀴드 AI 서버를 빌려 쓰는 방식은 따로 요금이 있습니다(입력 100만 토큰당 0.1달러).
Q. 제 노트북에서도 돌아가나요?
회사는 애플 M5 Max와 AMD 라이젠 AI 맥스+ 395 같은 고성능 노트북에서 잰 속도만 공개했습니다. 필요한 메모리 용량은 아직 발표되지 않았어요. 사무용 보급형 노트북이라면 느리거나 안 돌아갈 수 있습니다.
Q. 한국어로 일을 시켜도 되나요?
허깅페이스 안내문의 지원 언어 16개에 한국어가 들어 있습니다. 한국어 성능을 따로 잰 점수는 발표되지 않았으니, 중요한 문서에 쓰기 전에는 결과를 사람이 한 번 확인하는 게 좋습니다.
참고한 자료
- 리퀴드 AI 공식 블로그 — LFM2.5-24B-A2B 발표 (2026년 10월 13일)
- 허깅페이스 LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B 모델 안내문 (리퀴드 AI 공식)
- 알고싶AI — AI 사기 탐지, 구글 딥마인드가 폰 안에서만 잡는 법
2026년 10월 16일 기준