LFM2-2.6B-Exp: 26억 파라미터로 GPT-4급 추론 성능을 내는 경량 AI 모델

🚀 LFM2-2.6B-Exp: 26억 파라미터로 GPT-4급 추론 성능을 달성한 경량 AI 모델

2025년 12월 29일

| YUN AI PARTNER

💡 핵심 요약: Liquid AI가 크리스마스에 공개한 LFM2-2.6B-Exp는 단 26억 개의 파라미터로 DeepSeek R1-0528(671B)보다 뛰어난 추론 성능을 보여줍니다. 263배 작은 모델이 더 똑똑하다니!

📊 LFM2-2.6B-Exp란?

LFM2-2.6B-Exp는 MIT 출신 연구진이 설립한 Liquid AI에서 2025년 12월 25일 공개한 실험적 추론 모델입니다.

가장 놀라운 점은 순수 강화학습(Pure RL)만으로 훈련되었다는 것입니다. 기존 모델들이 사용하는 지도학습(SFT) 없이, 오직 강화학습만으로 추론 능력을 학습했습니다.

벤치마크	LFM2-2.6B-Exp	비고
GPQA Diamond	~42%	대학원 수준 과학 문제
IFEval	>88%	지시 따르기 능력
GSM8K	>82%	초등 수학 문제
MATH-500	~50%	고급 수학 추론

출처:

Hugging Face - LiquidAI/LFM2-2.6B-Exp

🏗️ 혁신적인 하이브리드 아키텍처

LFM2는 기존 Transformer와 완전히 다른 하이브리드 아키텍처를 사용합니다:

• 22개 Convolution 레이어 - 효율적인 지역 패턴 처리
• 8개 Attention 레이어 - 장거리 의존성 학습
• State Space Model(SSM) 기반 Liquid Foundation

이 구조 덕분에 메모리 사용량이 적고, 엣지 디바이스에서도 빠르게 동작합니다.

"작은 모델도 올바른 학습 방법을 사용하면 거대 모델과 경쟁할 수 있다."

— Liquid AI 연구팀

🎯 실무 활용 가능성

26억 파라미터라는 작은 크기는 다음과 같은 실무 적용을 가능하게 합니다:

📱

온디바이스 AI

스마트폰에서 직접 실행

🏭

엣지 컴퓨팅

공장 현장 실시간 AI

💰

비용 절감

GPU 비용 1/100 수준

🔗 참고 자료 및 다운로드

• 📦 Hugging Face 모델 다운로드 (Apache 2.0 라이선스)
• 📝 Liquid AI 공식 블로그
• 📄 LFM 아키텍처 논문 (arXiv)
• 🐙 GitHub 공식 저장소

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※ 본 글은 YUN AI PARTNER에서 작성되었습니다.
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