# 소형 모델 'LFM2.5'를 2배 이상 고속화하는 투기적 디코딩 기술 DSpark 적용 버전 등장

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-08-21T09:49:59.591Z

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AI 기업 Liquid AI가 소형 모델 LFM2.5 시리즈에 고속화 기술인 'DSpark'를 적용했다고 발표했습니다. DSpark 적용 버전의 모델은 성능을 유지한 채 2배 이상의 고속화에 성공했습니다. LFM2.5-DSpark: Up to 3.2x Faster Inference from H100 to MacBook — Blog — Liquid AI https://www.liquid.ai/blog/lfm2.5-dspark

오늘 저희는 LFM2.5-1.2B-Instruct, LFM2.5-2.6B 및 LFM2.5-8B-A1B용 DSpark 드래프트 모델을 출시합니다. 이는 출력 품질을 바꾸지 않으면서 최소한의 메모리 증가로 대폭적인 디코딩 속도 향상을 제공하는 투기적 디코딩 경로를 추가합니다. 경량 드래프트 모델이 블록을 제안합니다... pic.twitter.com/Xhz709k8Gr

LFM2.5는 스마트폰이나 노트북 등 연산 능력이 제한된 디바이스에서도 동작하도록 설계된 소형 AI 모델입니다. 디바이스에 맞춰 여러 파라미터 규모로 전개되고 있는 것 외에도 일본어에 특화된 모델도 공개되고 있습니다. 일본어 특화 소형 AI 모델 'LFM2.5-1.2B-JP'를 포함한 온디바이스 중시 오픈 모델 'LFM2.5' 시리즈가 등장 - GIGAZINE

DSpark는 '투기적 디코딩'이라고 불리는 AI 고속화 기술의 일종입니다. AI 모델은 '다음 토큰을 예측한다'는 동작을 반복하여 문장이나 코드를 출력합니다. DSpark는 메인 모델과 별도로 '드래프트 모델'을 마련해 '드래프트 모델에서 다음 토큰 후보를 고속으로 생성하고 메인 모델에서 채택 여부를 결정한다'는 구조로 생성 처리를 고속화합니다. DSpark는 '고속화하는 대신 정밀도가 저하된다'는 유형의 기법이 아니라 '고속화하면서도 정밀도를 완전히 유지할 수 있다'는 점도 강점입니다. Liquid AI는 'LFM2.5-1.2B-Instruct', 'LFM2.5-2.6B', 'LFM2.5-8B-A1B' 3종을 대상으로 드래프트 모델을 만들었습니다. 드래프트 모델의 파라미터 수는 LFM2.5-1.2B-Instruct가 2억 9,570만 개, LFM2.5-2.6B와 LFM2.5-8B-A1B가 3억 2,770만 개입니다.

LFM2.5-2.6B에 DSpark를 적용하면 H100에서는 2.67배, M4 Max 탑재 MacBook Pro에서는 2.27배의 고속화를 달성했습니다. M4 Max 탑재 MacBook Pro의 경우, LFM2.5-1.2B-Instruct에서는 2.54배, LFM2.5-8B-A1B에서도 1.18배의 고속화에 성공했습니다.

DSpark 적용 버전 모델은 아래 링크에서 배포되고 있습니다.
LiquidAI/LFM2.5-2.6B-DSpark · Hugging Face https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-DSpark
LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-DSpark · Hugging Face https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-DSpark
LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-DSpark · Hugging Face https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-DSpark
Liquid AI의 피오트르 마주렉 씨는 "투기적 디코딩은 Fable 수준의 지능을 압축하여 스마트폰에서 실행 가능하게 하기 위한 중요한 요소입니다. 이번 성과는 첫걸음입니다"라고 말하며 향후 성능 향상에 대한 기대를 나타냈습니다.

지난 2주간 진행한 작업이 마침내 공개되었습니다 🤗, LFM 모델을 위한 첫 번째 드래프트 모델 세트입니다. 투기적 디코딩은 Fable 수준의 지능을 압축하여 휴대폰에서 실행할 수 있도록 하는 데 중요한 부분이 될 것입니다. 이는 첫 단계이며, 앞으로 더 많은 것이 공개될 예정입니다 🫡 https://t.co/AT1FRDYJsM pic.twitter.com/75yT1Z7FYm

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20260821-lfm2-5-dspark-faster-inference/) | 출처: Gigazine