Liquid AI의 LFM2.5 (2.6B dense model)를 llama.cpp를 사용하여 도구 호출 (tool calling) 및 추론 (reasoning) 성능을 테스트했습니다. M5 Pro에서 Q8 양자화 시 약 90t/s의 속도를 기록했으며, 메모리는 약 4GB를 사용했습니다. 특히 도구 호출 측면에서 이 모델은 (공식 벤치마크의 경쟁 모델 중 하나인) Q4 양자화된 Qwen3.5 4B에 비해 성능이 크게 뒤처졌습니다. OpenCode에서는 LFM2.5가 실제 도구 호출을 수행하는 데 많은 문제를 겪었으며, 작업 디렉토리 (working directory)에 대해 진심으로 혼란스러워했습니다. 더 자세한 내용은 여기에서 확인하세요:

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