LM Studio 플러그인은 비전 기능을 갖춘 LLM을 위한 웹 이미지 분석 기능을 추가합니다.

한 개발자가 LM Studio용 플러그인을 만들어 시각 기능을 갖춘 LLM이 웹에서 이미지를 가져와 애플리케이션 내에서 직접 분석할 수 있도록 했습니다. 이 플러그인은 MCP/API나 등록이 필요 없으며, LM Studio 웹사이트에서 한 번의 클릭으로 설치할 수 있는 간단한 스크립트를 사용합니다.
주요 기능
주요 플러그인인 "analyze-images"는 LLM이 다음을 수행할 수 있도록 합니다:
- 분석을 위해 웹에서 이미지 가져오기
- 작업에 따라 도구를 자동으로 체이닝하기
- 가져온 이미지를 채팅 임베딩용 작은 썸네일 파일로 변환하여 혼란을 피하기
- 가능한 경우 분석을 위해 고해상도 이미지 사용하기
- 응답에 이미지를 임베딩하거나 사용자가 여러 이미지를 요청할 때 마크다운 테이블 갤러리 사용하기
개발자는 기존 플러그인도 업데이트했습니다:
- Duck-Duck-Go 플러그인이 이제 이미지와 함께 작동합니다
- Visit Website 플러그인이 이제 이미지와 함께 작동합니다
요구사항 및 설정
이 플러그인을 사용하려면 다음이 필요합니다:
- 시각 기능을 갖춘 모델 (Qwen 3.5 9b 또는 27b 권장)
- 플러그인을 지원하는 LM Studio
개발자는 잘 작동한 특정 Qwen 3.5 설정을 공유했습니다:
Temperature: 1 Top K sampling: 20 Repeat Penalty: 1 Presence Penalty: 1.9 Top P sampling: 0.95 Min P sampling: 0
Presence Penalty 설정을 1.9로 하면 반복 문제를 해결하고 루프를 방지하는 데 도움이 된다고 언급했습니다.
사용된 시스템 프롬프트는 다음과 같습니다: "당신은 유능하고 사려 깊으며 정확한 어시스턴트입니다. 항상 진실하고, 미묘한 차이를 이해하며, 통찰력 있고 효율적인 응답을 우선시하되, 사용자의 요구와 선호도에 맞게 응답을 맞춤화하세요. 질문에 답하기 전에 연구하세요: 추론과 도구 호출을 모두 사용하여 적절한 결론을 종합하세요."
플러그인 링크
- Analyze Images 플러그인: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/analyze-images
- Duck-Duck-Go 재작업: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/duck-duck-go-reworked
- Visit Website 재작업: https://lmstudio.ai/vadimfedenko/visit-website-reworked
개발자는 도구 호출 오류를 해결하는 데 도움이 된 Jinja Prompt Template을 Pastebin에 공유했습니다.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 See Also

클랭커랭크: 클로드 하이쿠를 활용한 AI 지원 코딩 기술 벤치마크
한 개발자가 Claude의 Haiku 4.5 모델을 활용해 AI 지원 코딩 숙련도를 측정하는 ClankerRank를 구축했습니다. 이 플랫폼은 사용자에게 동일한 버그를 제시하고, 숨겨진 테스트 스위트로 출력물을 채점하며, 수백 명의 참가자들 사이에서 명확한 기술 격차를 드러냈습니다.

Attesor: 리눅스 VM을 위한 AI 기반 Rosetta 2 역공학
Attesor는 Apple의 Rosetta 2 바이너리 번역 기술을 역공학하여 그 아키텍처를 문서화하고, Linux 가상 머신에서 x86_64-to-ARM64 번역을 가능하게 하려는 GitHub 프로젝트입니다.

LightMem: LLM 에이전트를 위한 경량 메모리 시스템, 10배 이상의 성능 향상과 100배 낮은 비용
LightMem은 LLM 에이전트를 위한 모듈형 메모리 시스템으로, 최대 10.9%의 정확도 향상을 달성하면서 토큰을 최대 117배, API 호출을 최대 159배, 실행 시간을 12배 이상 줄입니다. 에이전트 워크플로우 전반에 걸쳐 확장 가능한 장문 맥락 추론을 위해 설계되었습니다.

M5 Max에서 Flash-MOE 벤치마크: Qwen3.5-397B로 12.99 토큰/초
3970억 파라미터 규모의 Qwen3.5 모델을 MacBook Pro M5 Max(128GB RAM)에서 로컬로 실행한 벤치마크 결과, 4비트 양자화와 cache-io-split 4 설정으로 초당 12.99 토큰을 달성했으며, 이는 원본 48GB 벤치마크보다 세 배 빠른 속도입니다.