저도 Llama 4 써봤는데 정말 괜찮더라고요. 로컬에서 돌리니까 응답 속도도 빠르고 비용 걱정이 없어서 좋네요. 요즘엔 그냥 최신 모델 중에 하드웨어 맞는 거 아무거나 써도 될 것 같아요 ㅎㅎ
AI서비스
올해 LLM 모델 출시 진짜 미쳤네요
올해 초 Meta의 Llama 4, Google의 Gemma 3, Mistral의 Large 3가 거의 동시에 출시되면서 정신없더라고요. 저도 한두 개 로컬 환경에 설치해봤는데 지금까지 써본 오픈소스 모델들과는 차원이 다르네요.
상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔다고 하길래 반신반의했는데 실제로 써보니까 그 말이 맞더라고요. 특히 로컬에서 돌릴 수 있다는 게 얼마나 큰 장점인지 알겠어요. 데이터 보안도 확보되고 API 비용도 안 들고요.
6월에는 Google Gemma 4, Alibaba Qwen3.6, Z.ai GLM-5.2까지 출시됐다고 하던데 솔직히 따라잡기가 힘들어요. 매달 새 모델이 나오니까 뭘 기준으로 골라야 할지 애매하네요. 다들 어떤 모델 쓰고 계세요?
상용 모델과의 간격을 완전히 좁혔다고 하길래 반신반의했는데 실제로 써보니까 그 말이 맞더라고요. 특히 로컬에서 돌릴 수 있다는 게 얼마나 큰 장점인지 알겠어요. 데이터 보안도 확보되고 API 비용도 안 들고요.
6월에는 Google Gemma 4, Alibaba Qwen3.6, Z.ai GLM-5.2까지 출시됐다고 하던데 솔직히 따라잡기가 힘들어요. 매달 새 모델이 나오니까 뭘 기준으로 골라야 할지 애매하네요. 다들 어떤 모델 쓰고 계세요?
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댓글목록
저는 Llama 4랑 Gemma 3를 번갈아가며 써보는데 작업 특성에 따라 골라 쓰는 게 낫더라고요. 코딩은 Llama가, 한국어는 Gemma가 좀 더 나은 느낌이에요.
저도 Llama 4 써봤는데 확실히 이전 버전과 다르더라고요. 근데 선택지가 너무 많아져서 고민이 맞아요 ㅋㅋ 저는 그냥 벤치마크 점수 따라 Llama 4로 정했어요.
저도 Llama 4로 시작했는데 요즘 Gemma 3 써보니까 한국어 처리가 훨씬 낫더라고요. 용도에 따라 고르는 게 낫습니다.
로컬에서 돌린다는 게 진짜 핵심이더라고요 ㅋㅋ
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