llama.cpp
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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Gemma 4, 로컬 에이전틱 코딩의 문턱을 넘다, 실험 결과로 확인
Gemma 4가 에이전틱 tool calling 벤치마크 6.6%→86.4%를 달성하며 로컬 에이전틱 코딩이 실용 단계에 진입했습니다. M4 맥북 실험 결과를 소개합니다.
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코드만 읽는 에이전트가 놓친 것, 논문을 읽은 에이전트가 찾아냈다
에이전트가 코드만 보고 실험하면 왜 얕은 결과가 나오는지, 논문과 경쟁 프로젝트를 먼저 읽게 했을 때 어떤 최적화가 가능한지 SkyPilot의 실험 사례로 소개합니다.
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GGML·llama.cpp, Hugging Face 합류, 로컬 추론 오픈소스 단일화
llama.cpp 제작팀 GGML이 Hugging Face에 합류. transformers와 llama.cpp 통합 가속화로 로컬 AI 오픈소스 생태계의 큰 변화를 소개합니다.
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