저도 요즘 로컬로 코딩하는데 진짜 체감이 확 달라졌어요. 딥시크는 가성비 미쳤고 클로드는 복잡한 리팩토링할 때 정말 쓸만하더라고요. 이제 하나의 모델만 쓰는 시대는 지난 것 같습니다.
AI기술
올해 LLM 경쟁이 미쳤네... 오픈소스까지 상용 모델 따라잡으니
2026년이 오픈소스 대형언어모델이 진정한 경쟁력을 갖게 된 해라고 할 수 있는데, Meta, Google, Mistral이 거의 동시에 발표한 최신 모델들은 상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔다고 하더군요. 저도 작년부터 로컬 LLM으로 코딩 작업하고 있는데, 점점 나빠지는 게 아니라 더 좋아지니까 신기하네요.
2025년 AI모델 특징은 통합적 기능보단 기능별로 특화된 스택을 구축하는 것이었고, 가장 많은 기술매체와 전문가들이 고급 코딩 및 편집에는 '클로드', 저렴한 대용량 처리 기능은 중국의 '딥시크'나 'Qwen'을 꼽았다고 해요. 내 워크플로우에 맞는 모델들을 조합해서 쓰는 방식이 대세인 것 같아요.
LLM 개발 트렌드는 점점 더 특화되고 경량화되는 방향으로 진화하고 있으며, 모든 분야에 적용 가능한 거대 모델보다는 특정 산업이나 업무에 최적화된 모델들이 늘어날 전망이다더니... 개인적으로는 좋은 방향인 것 같습니다.
2025년 AI모델 특징은 통합적 기능보단 기능별로 특화된 스택을 구축하는 것이었고, 가장 많은 기술매체와 전문가들이 고급 코딩 및 편집에는 '클로드', 저렴한 대용량 처리 기능은 중국의 '딥시크'나 'Qwen'을 꼽았다고 해요. 내 워크플로우에 맞는 모델들을 조합해서 쓰는 방식이 대세인 것 같아요.
LLM 개발 트렌드는 점점 더 특화되고 경량화되는 방향으로 진화하고 있으며, 모든 분야에 적용 가능한 거대 모델보다는 특정 산업이나 업무에 최적화된 모델들이 늘어날 전망이다더니... 개인적으로는 좋은 방향인 것 같습니다.
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