Liquid AI·11/13 측정 · 평균 31.0
LFM2.5 8B-A1B
Liquid AI LFM2.5-8B-A1B (8.3B total / 1.5B active MoE, lfm2moe arch = LIV conv 18 + GQA 6). 추론 전용(reasoning-only, <think> CoT 강제). 온디바이스 edge 모델, 9개 언어(한국어 포함, 토크나이저 +17.6%). 신서버 A rome2d16 CPU llama.cpp Q4_K_M 측정(2026-06-01). VL N/A. 씹소형 슬롯. CPU 16스레드 서빙.
vs Field
강·약 카테고리
이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.
↑ 강점
- 45.4마케팅·콘텐츠32모델 중 31위·평균 대비 -32.4
- 40.8코드·개발32모델 중 31위·평균 대비 -34.9
- 34.8주식 투자32모델 중 32위·평균 대비 -37.4
↓ 상대적 약점
- 17.6세무·회계32모델 중 32위·평균 대비 -49.8
- 26.8부동산32모델 중 32위·평균 대비 -43.8
- 31.2법무32모델 중 32위·평균 대비 -43.7
External · Artificial Analysis
AA 외부 벤치
이 모델은 AA 카탈로그에 매칭되지 않음 (Phase 3 모델 풀 확장 시 재시도)
문항별 답변 · 채점
11/13 측정 · 문항당 1회이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.
P1주식 투자34.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P2부동산26.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리24.4
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁30.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사23.6
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계17.6
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B2법무31.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무28.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠45.4
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발40.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T2문서 출력38.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg