- 리퀴드 AI가 휴대폰·노트북 안에서 도는 작은 인공지능 모델 여섯 개를 10월 27일 공개했어요.
- 글을 다루는 모델은 줄여 담으면 약 1GB라, 인터넷 없이 내 기기에서 답할 수 있어요.
- 대신 복잡한 코딩이나 여러 단계를 따져야 하는 문제는 맡기지 말라고 회사가 직접 적었어요.
안녕하세요, 제시예요. 휴대폰에서 AI 비서에게 뭔가를 물으면, 지금은 대개 그 질문이 멀리 있는 회사 컴퓨터까지 갔다가 돌아와요. 그런데 질문이 내 휴대폰 밖으로 아예 안 나가도 되는 날이 조금 더 가까워졌어요. 이번 주에 나온 아주 작은 AI 이야기를 쉽게 풀어 볼게요.
멀리 묻지 않고, 내 기기 안에서 답하는 AI
요즘 이름난 AI는 대부분 커다란 데이터센터에서 돌아가요. 내가 쓴 질문이 인터넷을 타고 그곳까지 가고, 답이 다시 돌아오는 식이에요.
반대로 AI를 휴대폰이나 노트북 안에 직접 넣어 두고 돌리는 방식도 있어요. 이걸 온디바이스 AI라고 불러요. 계산기 앱이 인터넷 없이도 돌아가는 것처럼, AI도 기기 안에서 혼자 답하는 거예요.
미국 AI 회사 리퀴드 AI가 10월 27일 이런 용도의 새 모델 묶음 LFM3를 내놨어요. 모두 한 뿌리에서 갈라져 나온 여섯 개예요.
| 모델 | 하는 일 |
|---|---|
| LFM3-1.7B | 글을 읽고 쓰고, 다른 프로그램을 불러 일을 시켜요 |
| LFM3-VL-2B | 사진과 영상을 보고 글로 답해요 |
| LFM3-Audio-2B | 말을 듣고 말이나 글로 답해요. 18개 언어를 지원해요 |
| LFM3-Omni-2B | 사진·소리·글을 한꺼번에 받아요 |
| d1-2B | 글과 사진을 보고 분류·점수 같은 정해진 형식의 판단을 내놔요 |
| d1-Omni-2B | 위 판단에 소리까지 함께 봐요 |
이런 모델이 쓸 만해지면 달라지는 게 하나 있어요. 내 질문이 기기 밖으로 나가지 않아도 된다는 점이에요. 메일이나 일정처럼 남에게 보내고 싶지 않은 내용을 정리할 때 특히 반가운 일이에요.
1GB까지 줄인 비결
AI 모델의 크기는 보통 매개변수의 개수로 재요. 매개변수는 모델이 배운 것을 담아 두는 숫자들이에요. 뇌 속 신경 연결이 많을수록 더 많이 기억하는 것과 비슷해요.
LFM3의 글 모델은 매개변수가 17억 개예요. 요즘 큰 모델이 수천억 개를 넘기는 걸 생각하면 아주 작은 편이에요.
여기에 숫자 하나를 적는 칸을 작게 줄이는 방법을 더했어요. 사진 화질을 조금 낮춰서 파일 용량을 줄이는 것과 비슷하다고 보면 돼요. 이렇게 줄이면 약 1GB에 들어간다고 회사는 설명해요.
읽는 방식도 손봤어요. 책을 읽을 때 매 줄마다 첫 페이지로 돌아가 다시 훑지는 않잖아요. LFM3도 대부분의 층은 바로 앞뒤 낱말만 보고, 몇 개의 층만 글 전체를 훑어요. 전체를 매번 다시 보지 않으니 기억 공간이 덜 든다는 게 이 설계의 핵심이에요.
그 덕에 긴 글을 붙잡고 있을 때 차이가 커요. 글 조각 12만 8천 개를 한꺼번에 읽을 때 필요한 기억 공간이 1.6GB였는데, 비교 대상인 알리바바의 Qwen3.5-4B는 4.3GB가 필요했어요.
설계와 학습 수치를 더 보기
LFM3-1.7B는 24개 층으로 이뤄져요. 대부분은 바로 옆 몇 낱말만 보는 층이고, 글 전체를 보는 층은 6개뿐이에요.
학습에는 글 조각 22조 개를 썼어요. 마지막 구간에서는 품질이 높은 자료로 다시 가르치면서 한 번에 읽을 수 있는 길이를 25만 6천 조각까지 늘렸어요.
다만 회사가 직접 운영하는 유료 서비스에서는 그 길이가 12만 8천 조각으로 적혀 있어요.
회사가 내놓은 숫자, 그리고 회사가 직접 적은 한계
속도는 1초에 글 조각을 몇 개 내놓는지로 재요. 리퀴드 AI가 밝힌 결과는 이래요.
| 기기 | 1초에 내놓는 글 조각 |
|---|---|
| 애플 M5 Max 노트북 | 237.1개 |
| AMD 라이젠 AI Max+ 395 | 129.6개 |
| 아이폰 17 Pro | 43.6개 |
회사는 세 기기 모두에서 다음으로 빠른 모델보다 1.8~2.8배 빨랐다고 말해요. 다만 이 숫자는 전부 회사가 직접 잰 것이고, 다른 곳이 같은 조건으로 다시 잰 결과는 아직 없어요.
약한 곳도 분명해요. 매개변수가 다섯 배쯤 많은 Qwen3.5-9B에 코딩·지식·긴 글 시험 몇 가지에서 뒤졌어요. 회사 문서에는 작은 크기 때문에 복잡한 코딩과 여러 단계 추론에는 권하지 않는다는 문장이 직접 들어가 있어요.
그러니 이 모델에 맞는 일은 따로 있어요. 메일 분류, 일정 정리, 아침 브리핑, 사진 속 물건 찾기처럼 짧고 정해진 일이에요. 큰 일은 여전히 큰 모델 몫이에요.
누가 가져다 쓸 수 있나요
모델 파일은 허깅페이스에 올라와 있어서 누구나 내려받을 수 있어요. 허깅페이스는 AI 모델을 올리고 받는 공개 저장소예요.
다만 아무 조건 없이 공짜는 아니에요. 리퀴드 AI 자체 라이선스를 따르고, 한 해 매출이 1천만 달러를 넘는 회사가 상업적으로 쓰려면 따로 계약해야 해요. 개인이나 작은 팀은 조건 안에서 자유롭게 쓸 수 있는 구조예요.
직접 돌리기 어렵다면 회사 서버로 부르는 방법도 있어요. 글 모델은 글 조각 100만 개를 넣을 때 0.08달러, 받을 때 0.20달러예요.
그래서 우리에게 뭐가 달라지나요
이번 발표만으로 내일 내 휴대폰이 바뀌지는 않아요. 메르세데스-벤츠와 쇼피파이가 공개 전에 시험해 봤다고 하지만, 실제 서비스에 들어갔다는 소식은 아직 없어요.
그래도 흐름은 읽혀요. 기기 안에서 도는 작은 모델들이 매개변수 20억 개 안팎, 긴 글 읽기, 1GB 남짓한 크기로 모이고 있어요. 이제 경쟁은 누가 더 작으냐가 아니라 누구의 숫자를 믿을 수 있느냐로 옮겨 가고 있어요.
앞으로 휴대폰이나 노트북에 새 AI 기능이 붙는다는 소식을 보면 한 가지만 확인해 보세요. 그 기능이 내 기기 안에서 도는지, 아니면 질문을 밖으로 보내는지요. 그 차이가 내 정보가 어디까지 가는지를 정해요.
출처: Liquid AI 공식 블로그 「LFM3」(2026-10-27), VentureBeat 「Liquid AI's new LFM3 models put browser agents, voice commands, and image recognition onto enterprise-controlled devices」(2026-10-27), MarkTechPost 「Liquid AI Releases LFM3: 6 Open-Weight 2B-Class Multimodal Models」(2026-10-27), AI Weekly 「Liquid AI opens six-model LFM3 family at 256K context」(2026-10-27).
