Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2058756938498998289

2026-05-25

밤새 자율적으로 27M의 텍스트를 처리.

글을 써 보신 적이 있다면, 일단 처리 속도에서는 공포를 조금 느끼셔도 좋습니다. 제가 보기에 품질도 이 정도면 합격점이고.

아마 앞으로 고품질 번역 외의 상당수가 기계 번역으로 대체 될 거 같고 이미 대체되는 중일 거라고 판단함. https://t.co/NOQ9CXJNPI

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오후에는 요즘 번역쪽에 핫뜨거핫인

https://t.co/7LMoEDFTCr

탄센트의 훈위안 MT2를 물려놓고 돌려볼 생각.

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약 6시간 후의 결과.

3090 머신 2대의 Gemma4 26b 에서 약 2.4~2.7mb/h의 속도로 텍스트를 번역 중.

글자수로 치면 시간당 약 120~150만 자 정도고 하루로 치면 2500만 ~ 3600만 자 정도 되네요. https://t.co/hl6a7yPkZ0

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8시간 후 결과. 잘 진행되는 중. https://t.co/yK8sqQj6ev

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8시간 후

중간에 모종의 이유로 2번 api 번역 프로세스가 죽고 단독으로 작업이 진행됨. 그래서 일부 속도 저하 발생.

아침이면 3박4일의 행군이 종료될 듯.

사무실이 너무 더워져서 잘때는 안시켜야지. https://t.co/eJ3XlSuwjv

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 언급한 RTX 3090 머신 2대와 Gemma 4 26B 모델을 통한 텍스트 처리 속도는 하드웨어 사양과 모델의 추론 속도를 고려할 때 기술적으로 가능한 범위 내의 수치로 보입니다. 다만, 처리된 2,700만 자의 텍스트 품질이 '합격점'이라는 주장이나 고품질 번역 외의 상당수가 기계 번역으로 대체될 것이라는 전망은 지극히 주관적인 판단이며, 이를 뒷받침할 객관적인 비교 데이터는 제시되지 않았습니다.

특히 텐센트의 훈위안 MT2 모델을 활용한 구체적인 성능 향상 여부나 실제 번역의 정확도는 공식 자료를 통해 검증되지 않았으므로 확인이 필요합니다. 단순히 처리량이라는 양적 지표가 번역의 질적 완성도를 보장하는 것은 아니기에, '공포'라는 감정적 표현보다는 실제 결과물의 정밀도에 대한 정량적 분석이 선행되어야 할 것입니다. 효율성 증대는 분명하나, 대체 가능성에 대한 결론은 아직 성급한 판단이라 생각합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemma

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서

ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

LM Studio

Documentation

해당 주제의 사실관계를 확인할 때 우선 참고할 수 있는 공식 자료입니다.

공식 문서