로컬에서 돌려보니 확실히 쓸만한 수준까지 올라왔더라고요 ㅋㅋ
AI서비스
요즘 오픈소스 LLM들이 미쳤네요 ㅋㅋ GPT 대체할 수준까지 왔대요
최근에 본 뉴스보니까 2026년 초 Meta의 Llama 4, Google의 Gemma 3, Mistral의 Large 3가 거의 동시에 출시되면서 요즘 오픈소스 LLM 시장이 정말 뜨거워지고 있더라고요. 근데 진짜 놀라운 게 이 모델들이 상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔고, 일부 벤치마크에서는 이를 압도하고 있다는 거예요. 예전처럼 OpenAI에 종속되지 않아도 된다는 뜻인가 싶네요.
2026년 7월 기준으로 Google Gemma 4, Alibaba Qwen3.6, Meta Llama 3.3 70B 같은 주요 모델들이 출시됐대요. 개인 개발자 입장에서는 이게 얼마나 큰 변화인지 모르겠어요. 클라우드 서비스에 돈 쓰지 않고 로컬에 구성할 수 있다는 게 매력적이긴 한데, 실제로 가져다 쓸 때는 어떨까 걱정되거든요.
특히 오픈소스 LLM은 데이터 주권, 배포 유연성, 기술 민주화 등의 이점을 가졌고 앞으로 AI 기술의 주류가 될 것이라고 하더라고요. 근데 정말 그럴까요? 결국 성능도 중요하지만 비용, 학습곡선, 유지보수 이런 것도 고려해야 하잖아요.
혹시 여기서 새로 출시된 모델들 직접 써보신 분 있으세요? 실제로 쓸 만한 수준인지, 아직 상용 모델이 나을 때가 있는지 궁금해요. 특히 코딩이나 분석 작업에서 어떤 느낌인지 듣고 싶네요.
2026년 7월 기준으로 Google Gemma 4, Alibaba Qwen3.6, Meta Llama 3.3 70B 같은 주요 모델들이 출시됐대요. 개인 개발자 입장에서는 이게 얼마나 큰 변화인지 모르겠어요. 클라우드 서비스에 돈 쓰지 않고 로컬에 구성할 수 있다는 게 매력적이긴 한데, 실제로 가져다 쓸 때는 어떨까 걱정되거든요.
특히 오픈소스 LLM은 데이터 주권, 배포 유연성, 기술 민주화 등의 이점을 가졌고 앞으로 AI 기술의 주류가 될 것이라고 하더라고요. 근데 정말 그럴까요? 결국 성능도 중요하지만 비용, 학습곡선, 유지보수 이런 것도 고려해야 하잖아요.
혹시 여기서 새로 출시된 모델들 직접 써보신 분 있으세요? 실제로 쓸 만한 수준인지, 아직 상용 모델이 나을 때가 있는지 궁금해요. 특히 코딩이나 분석 작업에서 어떤 느낌인지 듣고 싶네요.
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