# 작고 고성능인 스마트폰에서 작동하는 AI 모델군 'LFM3'가 등장하며, 언어 모델, 시각 언어 모델, 음성 모델, 오미 모델, 의사결정 모델을 포함한 차세대 모델이 포함됨

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-11-03T05:08:22.904Z

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AI 기업 Liquid AI 가 소형 AI 모델 군 'LFM3'를 공개했습니다. 스마트폰이나 노트북 등에서도 실행 가능한 소형 모델임에도 불구하고 높은 성능을 갖추고 있으며, 모든 모델이 오픈 모델로 공개되었습니다. LFM3 소개: 전문 지능을 위한 모든 모달리티 | 블로그 | Liquid AIhttps://www.liquid.ai/blog/lfm3 LFM3 등장: 전문 지능을 위한 모든 모달리티 | 블로그 | Liquid AIhttps://www.liquid.ai/ja/blog/lfm3 LFM3 는 기반 모델인 LFM3-1.7B-Base 를 기반으로 파생된 모델 군입니다. LFM3-1.7B-Base 는 과학 논문, 코드, 수학 문제 등을 포함한 22 조 토큰의 학습 데이터로 사전 학습되었습니다. 또한 LFM3 은 AMD 와 Qualcomm 등의 기술 기업과 협력하여 개발되었으며, 2026 년 1 월에는 Liquid AI CEO 라민 하사니와 AMD CEO 리사 스우가 CES 주제 강연에 함께 참석하여 LFM3 을 홍보했습니다.

LFM3 의 첫 번째 릴리스에는 LFM3-1.7B-Base 에서 파생된 다음 6 가지 모델이 포함되어 있습니다. LFM3-1.7B: 텍스트 입력 및 출력이 가능한 언어 모델, LFM3-VL-2B: 텍스트, 이미지, 동영상 입력 및 텍스트 출력을 지원하는 시각 언어 모델, LFM3-Audio-2B: 텍스트 및 음성 입력 및 출력을 지원하는 음성 모델, LFM3-Omni-2B: 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 입력 및 텍스트 및 음성 출력을 지원하는 오미니 모델, d1-2B: 텍스트, 이미지, 동영상 처리가 가능한 의사결정 모델, d1-Omni-2B: 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 처리가 가능한 의사결정 모델입니다.

LFM3 는 동등한 규모의 모델과 비교하여 높은 성능을 특징으로 합니다. 예를 들어, LFM3-VL-2B 는 Qwen3.5 2B 나 Gemma 4 E2B 보다 높은 벤치마크 점수를 기록했으며, 일부 테스트에서는 규모가 훨씬 큰 Gemma 4 12B 를 상회했습니다.

또한 LFM3 는 iPhone 17 Pro 와 같은 연산 성능이 낮은 장치에서도 로컬 실행이 가능합니다. LFM3-1.7B 를 iPhone 17 Pro 에서 실행할 경우, 실용적인 속도로 초당 43.6 초의 디코딩 속도를 달성할 수 있으며, 메모리 사용량은 1.90GB 로 제한됩니다.

다국어 성능의 우수함도 장점이입니다. 아래 동영상에서는 LFM3-Omni-2B 를 사용하여 일본의 도로를 영어와 독일어로 안내하는 모습이 보여지고 있습니다. LFM3-Omni-2B: Multilingual Audio-Visual Q&A on the Move - YouTube

d1-2B 와 d1-Omni-2B 는 Jev 와 마찬가지로 '선택에 대한 판단'과 '신뢰도 점수'를 출력할 수 있는 모델입니다. 아래 동영상에서는 d1-2B 를 사용하여 신체 부위와 장비를 식별하는 모습을 확인할 수 있습니다. LFM3 Decision Models: Open-Vocabulary Detection in One Forward Pass - YouTube

LFM3 는 기반 모델 포함 모든 모델을 오픈 소스로 공개하고 있습니다. 💧 LFM3 - a LiquidAI Collection https://huggingface.co/collections/LiquidAI/lfm3

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20261029-liquid-ai-lfm3/) | 출처: Gigazine