리퀴드 AI가 비전-언어 모델(VLM)에 추측적 디코딩을 적용한 '디스파크(DSpark)'를 공개했다. 이번에 나온 실험용 초안 모델은 'LFM2.5-VL-3B'용 'LFM2.5-VL-3B-디스파크'다. 경량 드래프터가 다음 토큰 여러 개를 먼저 제안하고, 타깃 모델이 이를 한 번에 검증하는 구조다. 일반적인 생성 방식이 한 번에 토큰 하나씩 처리하는 것과 달리, 승인된 토큰은 한 과정에서 묶어 처리할 수 있어 디코딩 시간을 줄인다. 이 드래프터는 타깃 모델의 내부 표현을 함께 활용해 적은 매개변수로도 높은 수락률을 노린다.
의미는 텍스트 중심이던 추측적 디코딩을 멀티모달 추론으로 확장했다는 점이다. 리퀴드 AI에 따르면 6개 비전·언어 작업에서 애플 M5 맥스는 디코딩 최대 3.13배, 엔드투엔드 최대 2.62배 빨라졌다. M3 울트라와 엔비디아 H100에서도 향상이 확인됐다. 다만 이 기술은 디코딩 단계만 가속하며, 이미지 인코딩과 프리필은 그대로다. 그래서 실제 체감 속도는 작업마다 다를 수 있다. 낮은 온도의 탐욕적 디코딩에서는 기본 모델과 같은 결과를 내도록 설계됐고, 모델은 사프텐서스와 GGUF 형식으로 공개됐다.