DeepSeek R1 진짜 충격이었어요. o1 수준의 추론 능력을 그 정도 비용으로 제공한다니 깜짝 놀랐습니다. 다만 현실적으로는 아직 프로덕션 레벨에서 신뢰도 부분이 아쉽긴 해요. 벤치마크상으로는 좋지만 실무에서 쓰다 보면 할루시네이션이나 일관성 문제가 여전하더라고요. 그래도 속도 개선은 확실하네요.
AI정책
요즘 오픈소스 LLM 수준이 진짜 미쳤네... 상용 모델과의 격차가 좁혀졌다고 봐야 나요?
최근 뉴스 보니까 2026년이 오픈소스 LLM이 진정한 경쟁력을 갖게 된 해로 기록될 것 같아요. Meta, Google, Mistral이 거의 동시에 발표한 최신 모델들이 상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔다고 하네요. 특히 DeepSeek R1이 OpenAI o1에 견줄 수 있는 성능을 훨씬 낮은 비용으로 제공한다고 들었어요.
근데 여기서 놀라운 게, Llama 4, Gemma 3, Mistral Large 3 같은 모델들이 상용 모델과 경쟁할 수 있음을 증명했다는 거예요. 솔직히 몇 년 전만 해도 로컬에서 도는 오픈소스는 갖다 쓰기에는 한계가 있다고 생각했는데, 지금은 개인 PC에서도 충분히 쓸 수 있는 수준까지 왔다니 정말 발전이 빠른 것 같아요. 결국 이제 AI의 미래는 더 이상 특정 기업의 독점물이 아니고, 오픈소스 커뮤니티, 개인 개발자, 기업들이 함께 만드는 생태계가 형성되고 있다는 건가요?
근데 여기서 놀라운 게, Llama 4, Gemma 3, Mistral Large 3 같은 모델들이 상용 모델과 경쟁할 수 있음을 증명했다는 거예요. 솔직히 몇 년 전만 해도 로컬에서 도는 오픈소스는 갖다 쓰기에는 한계가 있다고 생각했는데, 지금은 개인 PC에서도 충분히 쓸 수 있는 수준까지 왔다니 정말 발전이 빠른 것 같아요. 결국 이제 AI의 미래는 더 이상 특정 기업의 독점물이 아니고, 오픈소스 커뮤니티, 개인 개발자, 기업들이 함께 만드는 생태계가 형성되고 있다는 건가요?
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댓글목록
데이터센터 비용도 급락했다는 거 보니까 오픈소스 시대 진짜 온 것 같아요.
저도 요즘 Llama 4 로컬로 돌려보니 진짜 쓸만하더라고요. 예전 같으면 상상도 못 했을 수준이네요.
오픈소스 진짜 미쳤어요 요즘 ㅋㅋ
DeepSeek R1 진짜 놀랍더라고요. o1 수준의 추론을 그 가격에 제공한다니... 근데 솔직히 실제 프로덕션에서 쓸 때는 레이턴시나 안정성 측면에서 아직 체크해봐야 할 부분들이 많은 것 같아요. 성능 수치만으로는 격차가 좁혀진 것처럼 보이지만, 실제 운영 비용이랑 신뢰도는 별개거든요. 그래도 확실히 오픈소스가 개선 속도는 빠르긴 한 것 같습니다.
근데 실제로 쓰다 보면 DeepSeek도 한계가 있긴 해요. 추론 속도가 상당히 느리거든요. 비용은 싸지만 실시간성이 필요한 서비스엔 쓰기 어렵더라고요.
근데 실제로 써보면 아직도 상용이 낫던데요 ㅋㅋ
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