이번 테스트는 단순 문법 확인이 아니라 시각 참고 이미지를 바탕으로 로툰다, 돔, 오큘러스, 포르티코, 기둥, 페디먼트까지 파라메트릭 CAD 코드로 구현하는 실전형 과제였거든요

ModelRift가 코딩 LLM 6개로 같은 과제, 판테온 OpenSCAD 모델링 성능을 비교했어요.

이번 테스트는 단순 문법 확인이 아니라 시각 참고 이미지를 바탕으로 로툰다, 돔, 오큘러스, 포르티코, 기둥, 페디먼트까지 파라메트릭 CAD 코드로 구현하는 실전형 과제였거든요. OpenSCAD CLI로 렌더링 미리보기를 돌리며 반복 생성했어요.

단순 cube·cylinder·difference()를 아는지보다, 반경 기준 반복 기둥 28개 배치나 돔에서 오큘러스 절삭처럼 구조 관계를 정확히 잡는지가 핵심이었어요. 결국 LLM의 공간 추론력이 제품 품질과 직결된다는 점을 보여준 벤치마크예요.