오픈웨이트
Muse Glimmer, 메타가 다시 오픈으로 돌아오며 낸 노트북용 30B 에이전트
메타가 Llama 4 이후 16개월 만에 다시 오픈 웨이트로 돌아왔습니다. Muse Glimmer는 노트북 GPU 하나에서 도는 30B 에이전트 모델입니다. 무엇이 달라졌고, 내 기기에서 실제로 뭘 할 수 있는지 정리했습니다.
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생명공학 자료 찾다 막힌 AI, 안전장치 기준은 어디에도 없었다
생명공학 자료를 조사하다 세션이 통째로 막힌 사용자가 있습니다. Anthropic은 정책 입장을 상세히 공개했지만, 정작 무엇이 사용자를 막았는지는 어디에도 적혀 있지 않습니다. 안전장치의 기준이 비공개인 채로 매일 작동하고 있다는 이야기.
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MiniMax H3 오픈웨이트 공개, 2K 영상과 스테레오 사운드가 한 번에 나온다
대사와 효과음이 그림과 같은 패스에서 나오는 2K 영상 모델이 오픈웨이트로 풀렸습니다. 전체 정밀도로 123.6GB인 이 모델이 RTX 3060에서 돌아가게 된 건 파라미터 40%를 룩업 테이블로 바꾼 덕이었죠. MiniMax H3가 무엇이고 어디까지 확인됐는지 정리했습니다.
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이제 모델은 똑똑함보다 속도로 고른다, 어느 개발자의 체감 기준
소프트웨어 엔지니어 마틴 알더슨은 이제 모델을 지능이 아니라 속도로 고른다고 말합니다. 초당 100토큰이 왜 새로운 체감 기준이 되었는지, 속도 경쟁의 한계와 다음 승부처는 어디일지 짚어봅니다.
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5분 만에 세팅한 오픈모델, 내 엔드포인트를 갖는 게 이렇게 좋을 줄 몰랐다
클로드·챗GPT만 쓰던 개발자가 오픈모델 엔드포인트를 5분 만에 세팅해보고 느낀 뜻밖의 해방감. 오픈웨이트 모델의 매력이 성능이 아니라 소유감일 수 있다는 개인 경험담을 소개합니다.
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2.8조 파라미터 Kimi K3, 맥북 한 대로 돌리면 토큰 하나에 16초 걸린다
2.8조 파라미터 Kimi K3를 맥북 한 대에서 돌리는 개인 프로젝트 Deltafin. MoE 모델의 희소성 원리로 램 부족을 우회하는 방법과, 속도 대신 정확성·재현성을 택한 이유를 살펴봅니다.
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2.8조 파라미터 Kimi K3 가중치 공개, ‘오픈소스’라 부르지 않는 이유
문샷AI가 2.8조 파라미터 Kimi K3의 가중치를 정식 공개했습니다. 최대 규모 오픈웨이트 모델인데, 정작 회사는 스스로 “오픈소스”라 부르지 않습니다. 효율화 아키텍처와 강화된 라이선스 조건을 함께 짚어봅니다.
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Kimi K3가 Fable을 베꼈다는 백악관 주장, 전문가들은 왜 고개를 젓나
개발자는 구분 못 했다는데, 백악관은 표절이라 말합니다. Kimi K3를 둘러싼 두 개의 다른 이야기.
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로컬 LLM으로 코딩하는 시대, Qwen 3.6 27B가 노트북에서 프런티어급에 닿다
Qwen 3.6 27B가 노트북에서 프런티어급 코딩에 근접했습니다. 모델 성능과 하니스 효율, 로컬 전환의 의미를 실무자 관점으로 짚습니다.
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Qwen이 Opus급이라는 말의 진실, 직접 굴려본 창업자의 현실 보고서
1만 5천 달러 GPU로 로컬 Qwen을 1년 넘게 운영한 창업자의 실전 후기. 벤치마크 점수와 실제 신뢰도의 차이, 그리고 로컬 모델이 진짜 빛나는 용도를 짚습니다.
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