가능합니다. 로컬 에이전트가 정확한 후학습 가중치를 제공하고 도구 호출을 처리해 Tabbit CLI를 실행하면 LiquidAI LFM2.5-2.6B로 로그인된 브라우저를 사용할 수 있습니다. Tabbit Browser가 사이트 세션을 유지하고 CLI는 별도 작업 탭을 엽니다. 다만 Liquid는 현재 이 모델을 deprecated로 표시하므로 실제 접근 가능성을 먼저 확인하세요.
r/LocalLLaMA 게시물에서 한 사용자는 2GB 미만 VRAM으로 사용자 정의 harness를 시험하며 “I just didn't think a model this small could possibly handle it.”라고 썼습니다. 이는 개인의 로컬 테스트이며 브라우저 지원 증거는 아닙니다. 에이전트 호스트, 도구 호출 파서, Tabbit 연결이 모두 필요합니다.
핵심 요점
이 버전이 필요하면 후학습
LiquidAI/LFM2.5-2.6B를 쓰고-Base와 구분하세요.Liquid 카탈로그는 deprecated로 표시하지만 가중치는 공개되어 있습니다.
LFM 라이선스는 연 매출 미화 1,000만 달러 기준을 둡니다.
읽기 전용 단일 레코드로 시작해 같은 ID와 값, 출처 URL을 비교하세요.
실제 체크포인트를 제공하는 경로 선택
공식 모델 카드는 후학습 모델과 131,072 토큰 컨텍스트를 설명하고 vLLM, SGLang, GGUF, MLX, ONNX를 안내합니다. Liquid 카탈로그는 현재 이 모델을 deprecated로 분류합니다. 공개 가중치가 현재 API 제공을 보장하지는 않습니다.
| 경로 | 적합한 경우 | 확인할 점 |
|---|---|---|
| 정확한 로컬 가중치 | 이 버전이 꼭 필요한 경우 | 체크포인트, 채팅 템플릿, 도구 형식, 양자화. |
| 호스팅 제공자 | 로컬 추론을 관리하지 않을 때 | 현재 ID와 실제 제공 체크포인트. 별칭만으로는 부족합니다. |
| Liquid 최신 모델 | 2.6B 고정 요구가 없을 때 | 현행 카탈로그에서 선택하고 도구 호출을 재시험합니다. |
LFM Open License v1.0는 연 매출 미화 1,000만 달러 미만을 상업적 사용 조건으로 둡니다. “오픈 웨이트”가 무조건 라이선스를 뜻하지 않습니다.
모델, Pi, Tabbit을 따로 연결하기
Liquid는 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 모델을 제공하고 에이전트 호스트에 연결하는 방법을 안내합니다. 모델 카드에는 Pi 설정 예시가 있습니다. Pi는 전역 skill을 검색해 /skill:name으로 실행합니다. skill 검색과 CLI 실행은 별도로 확인하세요.
정확한 후학습 체크포인트를 실행하고 일반 텍스트 응답을 확인합니다.
호스트가 Python 형식의 도구 호출을 파싱해 실행하는지 확인합니다.
사용할 Tabbit Browser 프로필에서 직접 로그인합니다. 비밀번호나 토큰을 프롬프트에 넣지 마세요.
Pi에서
/skill:tabbit을 확인한 뒤 Tabbit CLI 실행 파일 접근도 확인합니다.안전한 페이지를 먼저 시험합니다. 자세한 내용은 CLI 안내, 기존 브라우저 연결, 첫 작업 점검표를 참고하세요.
"$HOME/.local/bin/tabbit-cli" nodejs --task "LFM browser smoke test" --request-id lfm-smoke-001 <<'JS'
await page.goto("https://example.com/", {waitUntil: "domcontentloaded"});
return await tabbit.observe({frames: "none", maxChars: 2000});
JS각 프로그램에 새 --request-id를 사용하세요. 이 명령은 브라우저 연결만 확인하며 LFM의 도구 실행을 증명하지 않습니다. 호스트 연결 방식은 MCP와 CLI 비교를 참고하세요.
안정 ID로 두 페이지 비교하기
읽기 범위를 제한하세요. 아래 ID는 설명용 예시이며 Tabbit 테스트 결과가 아닙니다.
| 항목 | 페이지 A | 페이지 B | 유용한 결과 |
|---|---|---|---|
| 안정 ID | 화면의 정확한 값 | 화면의 정확한 값 | 두 페이지가 같은 ID를 표시. |
| 상태 | 보이는 텍스트 | 보이는 텍스트 | 뜻을 추측하지 말고 그대로 기록. |
| 갱신 시각 | 표시된 날짜와 시간 | 표시된 날짜와 시간 | 시간대를 보존하거나 알 수 없다고 표시. |
| 출처 | 페이지 URL | 페이지 URL | 정확한 레코드 페이지 링크. |
| 차이 | 필드별 비교 | 필드별 비교 | 충돌과 누락 항목을 나열. |
ID가 여러 개이거나 로그인 화면이 나오거나 필드가 숨겨지면 불확실성을 보고하고 멈추세요. CSV 추출 가이드와 출처 기반 조사 흐름을 참고할 수 있습니다.
검토용 이름 있는 초안 만들기
LFM2.5-2.6B record check — CASE-EXAMPLE-104라는 보고서 초안을 요청하세요. Tabbit 별도 작업 탭에서 페이지를 열어 ID, 값, URL을 확인한 뒤 티켓에 옮기거나 변경합니다.
이 로컬 에이전트를 통해 선택한 LiquidAI LFM2.5-2.6B 엔드포인트를 사용하고 현재 Tabbit Browser 환경에서는 Tabbit CLI를 사용하세요. 별도 작업 탭에서 [PAGE_A_URL]과 [PAGE_B_URL]을 열고 안정 ID가 정확히 [RECORD_ID]인 레코드만 읽으세요. 편집, 제출, 내보내기, 필터 변경은 하지 마세요.
"LFM2.5-2.6B record check — [RECORD_ID]"라는 Markdown 초안을 작성하세요. 각 페이지 제목과 URL, 정확한 ID, 필드 [FIELD_1, FIELD_2], 필드별 일치/불일치, 알 수 없는 값, 각 페이지의 브라우저 도구 결과를 포함하세요. ID가 정확히 하나가 아니면 멈추고 모호함을 보고하세요.
기대 출력은 출처 링크, 정확한 값, 차이, 미확인 항목과 “No write action taken”이 있는 비교입니다. 예시 절차이며 실제 모델이나 운영 사이트 테스트가 아닙니다.검토 단계가 눈에 보이므로 사람은 복사 전에 각 항목을 원래 페이지와 대조할 수 있습니다. 팀의 CLI fixture는 테스트 로그인 전 401을 받았고, 임시 쿠키 설정 후 두 번째 작업에서 Release notes review와 GEO-104를 읽었습니다. 이는 fixture의 세션 재사용만 보여주며 Pi/LFM 통합이나 실제 사이트 시험은 아닙니다. Codex 설정과 브라우저 권한 안내도 참고하세요.
LFM2.5-2.6B를 선택하지 말아야 할 때
정확한 체크포인트를 제공할 수 있고 작업이 작을 때만 사용하세요. 공식 카드는 에이전트 코딩과 지식 집약 작업을 권하지 않습니다. Reddit 사용자는 사용자 정의 harness로 깊은 경로의 파일을 찾았다고 했고, 또 다른 사용자는 빠른 작업에는 괜찮지만 중요한 일에는 다른 모델을 쓰겠다고 했습니다. 개인 경험이며 브라우저 성능 시험은 아닙니다. OpenCode 로컬 테스트도 Tabbit 호환성 증거가 아닙니다.
특정 버전이 필요하지 않다면 Liquid 현행 카탈로그에서 고르세요. 다른 읽기 전용 흐름은 브라우저 에이전트 튜토리얼을 참고하세요.
자주 묻는 질문
LFM2.5-2.6B로 로그인된 브라우저를 사용할 수 있나요?
로컬 에이전트가 정확한 체크포인트를 실행하고 도구 호출을 처리해 Tabbit CLI를 실행하면 가능합니다. Tabbit Browser에는 직접 로그인하세요. 모델 자체가 브라우저 접근이나 사이트 로그인을 제공하지는 않습니다.
LFM2.5-2.6B는 Liquid의 현행 모델인가요?
Liquid의 최신 카탈로그는 이 모델을 deprecated로 표시하지만 가중치는 Hugging Face에서 계속 받을 수 있습니다. 사용 전에 정확한 버전이 런타임이나 제공자에서 지원되는지 확인하세요.
어떤 체크포인트를 써야 하나요?
에이전트 작업에는 후학습 체크포인트 `LiquidAI/LFM2.5-2.6B`를 쓰세요. `LiquidAI/LFM2.5-2.6B-Base`는 사전학습 기반 모델입니다.
모든 회사가 상업적으로 사용할 수 있나요?
아니요. LFM 라이선스는 법인의 연 매출이 미화 1,000만 달러 미만인 경우 상업적 사용을 허용합니다. 기준 이상이면 별도 허가가 필요합니다.
도구 호출이 브라우저를 자동으로 여나요?
아니요. 에이전트 호스트가 호출을 해석하고 실행해야 하며 브라우저 연결이 페이지를 제공해야 합니다. 먼저 안전한 페이지에서 전체 흐름을 확인하세요.
두 페이지의 값이 다르면 어떻게 하나요?
안정 ID, 두 URL, 정확한 값, 누락되거나 다른 필드를 반환하세요. 이름 있는 초안을 만들고 사람이 확인하기 전에는 변경하지 마세요.