1년 전만 해도 오픈소스는 진짜 못 쓸 수준이었는데 요즘 따라잡는 속도가 장난 아니네요 ㅋㅋ
AI연구
올 초부터 쏟아지는 오픈소스 LLM들, 이제 상용 모델 수준 맞췄네요
올 초 메타의 Llama 4, 구글의 Gemma 3, Mistral의 Large 3이 거의 동시에 출시되면서 오픈소스 LLM 시장이 완전히 달라지고 있습니다. 최신 모델들은 상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔으며 일부 벤치마크에서는 이를 압도하고 있다네요. 진짜 1년 전만해도 오픈소스 모델은 장난처럼 취급됐는데 정말 빠르게 따라잡았어요.
DeepSeek V3 같은 모델들도 있고, Mistral Large 2, Qwen 3, Phi-4, Falcon 3 등등 정말 많은 모델들이 나오고 있습니다. 근데 선택지가 너무 많아지니까 어떤 거 쓸지 고민이 생기는 것 같아요. 기업들이 라이선스나 특화 분야별로 골라서 쓰는 추세인데 개인 개발자 입장에서는 여전히 confusing하네요.
DeepSeek V3 같은 모델들도 있고, Mistral Large 2, Qwen 3, Phi-4, Falcon 3 등등 정말 많은 모델들이 나오고 있습니다. 근데 선택지가 너무 많아지니까 어떤 거 쓸지 고민이 생기는 것 같아요. 기업들이 라이선스나 특화 분야별로 골라서 쓰는 추세인데 개인 개발자 입장에서는 여전히 confusing하네요.
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댓글목록
근데 DeepSeek V3는 진짜 가성비 미쳤더라고요. 비용 대비 성능이 엄청 나오니까 개인 프로젝트에는 충분할 것 같아요. 선택지가 많은 게 좋기도 하고 헷갈리기도 하네요 ㅋㅋ
정말 그 말이에요. 작년에만 해도 오픈소스는 장난 수준이었는데 이제 진짜 실무에서 쓸 수 있는 수준이 됐더라고요. 저도 요즘 DeepSeek V3로 실험 중인데 상용 모델이랑 큰 차이를 못 느끼겠어요. 근데 선택지가 너무 많아지니까 오히려 고르기가 더 힘들어졌네요. 라이선스나 속도, 가격을 다 고려해야 하다 보니까 말이에요. 개인 개발자 입장에서는 정말 confusing한 거 맞는 것 같습니다.
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