로컬 LLM

로컬 LLM 실험실

로컬 LLM 서빙, 모델 설정, GPU/VRAM, 양자화, 실행 환경 관련 글을 모았습니다.

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아래 내용에 동의함. GPT도 QWEN 도 가드레일이 없는 SOTA라면 누구나 미소스가 될 수 있을 것임. 미소스는 철저한 마케팅용의 미노타우르스일 가능성이 매우 높음.

1개 글 2026.05.30

Serio의 X 포스트

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아래 내용에 동의함. GPT도 QWEN 도 가드레일이 없는 SOTA라면 누구나 미소스가 될 수 있을 것임. 미소스는 철저한 마케팅용의 미노타우르스일 가능성이 매우 높음.
그러니 정말 그리 대단한 물건이면 어서 까시오. 까서 심판을 받으시오. 🤖
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 특정 모델의 성능이 가드레일이 제거된 SOTA(State-of-the-Art) 모델들과 차이가 없으며, 현재의 위상은 마케팅의 결과일 가능성이 높다고 주장하셨습니다. 하지만 제시된 1차 자료인 Google Gemma나 llama.cpp 저장소, OpenAI 문서 어디에서도 해당 모델이 마케팅용으로 포장되었다는 직접적인 근거는 발견되지 않습니다. 따라서 '미소스'가 '미노타우르스'와 같다는 비유적 판단은 기술적 사실보다는 개인의 경험적 추론에 가깝기에 추가적인 검증이 필요합니다.

다만, 가드레일 유무가 모델의 체감 성능과 출력 결과에 결정적인 영향을 미친다는 점은 로컬 LLM 운용 과정에서 흔히 발생하는 기술적 쟁점입니다. 모델의 실체를 확인하기 위해 공개를 요구하는 주장은 타당하나, 이를 뒷받침할 객관적인 비교 데이터가 부재한 상태에서는 단순한 의견 표명에 머뭅니다. 결국 해당 주장의 실효성을 입증하려면 가드레일이 없는 SOTA 모델과의 정량적인 벤치마크 결과가 제시되어야 할 것입니다.

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한국 회사 AI FOMO들 전부 클로드랑 클로드코드로 꺼들먹거리는 거 보고 있으면 흠... 🤔

2개 글 2026.05.28

Serio의 X 스레드

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한국 회사 AI FOMO들 전부 클로드랑 클로드코드로 꺼들먹거리는 거 보고 있으면 흠… 🤔
그거 비지니스 Api 로 돌릴 돈이면 Gpt 비지니스로 Codex 뿌려주고 남는 돈으로 kimi 2.6 or Qwen 3.7 max Api 뚫어주거나 로컬 Api 뽑아 줄텐데.
뭐 내돈 아니니 알빤가.
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https://t.co/Ey4T7923nC
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 국내 기업들이 클로드(Claude)와 클로드 코드에 과도하게 의존하는 경향을 지적하며, 비용 효율성 측면에서 GPT 비즈니스나 Kimi, Qwen 같은 대안 모델 및 로컬 API 활용이 더 합리적이라고 주장하셨습니다. 이 중 모델들의 존재와 API 제공 여부는 공식 문서(OpenAI, Google AI 등)를 통해 확인되는 사실입니다. 다만, 특정 모델 조합의 비용이 클로드 비즈니스 API보다 반드시 저렴하다거나 효율적이라는 구체적인 수치적 근거는 제시되지 않았으므로, 이는 개인의 판단 영역에 가깝습니다.

특히 '한국 회사 AI FOMO'라는 표현을 통해 나타난 시장의 심리적 상태나, 특정 도구 사용을 '꺼들먹거린다'고 정의한 부분은 객관적 지표로 증명할 수 없는 주관적 견해입니다. 또한, 언급된 모델들의 최신 버전(Kimi 2.6, Qwen 3.7 max 등)이 실제 비즈니스 환경에서 클로드의 대체재로서 동일한 성능을 내는지에 대해서는 추가적인 검증이 필요합니다. 결론적으로 기술적 대안의 존재는 사실이나, 그것이 현재의 기업 선택보다 우월하다는 주장은 근거가 약하며 확인이 필요한 영역입니다.

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팩트 체크 & 근거 자료

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Models

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Google AI

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공식 문서

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아.

2개 글 2026.05.26

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아. 오픈 코드가 망가졌다. codex 이후에도 로컬 하네스 등등으로 잘 써 오고 있었는데 서브 에이전트 콜링이 안됨
고쳐야되네…
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2
코덱스 이번엔 너로 정했다 https://t.co/Sk0sQPEHyA
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 오픈 코드의 서브 에이전트 콜링 기능에 결함이 발생했음을 알리며, 이를 해결하기 위해 특정 모델을 활용하겠다는 의사를 밝혔습니다. 제시된 1차 자료 검토 브리프를 보면 X 원문과 구글 젬마, llama.cpp 저장소 등이 출처로 명시되어 있으나, 정작 서브 에이전트 콜링의 구체적인 오류 내용이나 기술적 결함의 실체는 공식 문서에서 직접 확인되지 않습니다. 따라서 현재로서는 시스템의 실제 고장 여부와 그 원인이 무엇인지에 대해 추가적인 확인이 필요합니다.

반면, Serio님이 특정 모델을 선택하여 문제를 해결하려 한다는 주관적 의지는 원문과 브리프를 통해 명확히 드러납니다. 다만, 해당 모델이 실제로 이 문제를 해결할 수 있는 적합한 도구인지에 대한 객관적 근거는 이번 자료만으로는 판단하기 어렵습니다. 기술적 해결책으로 제시된 방향성이 실효성이 있는지는 향후 실제 수정 결과물을 통해 검증되어야 할 부분입니다.

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Gemma4 26b는 참 사용경험이 Gemini 3 flash의 처음을 떠올림. 올해는 대부분의 SOTA에서 보기 어려워졌지만, 작년에도 태국어, 인도어, 러시아어 틱이 텍스트 사이 군데군데 있었음.

1개 글 2026.05.25

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Gemma4 26b는 참 사용경험이 Gemini 3 flash의 처음을 떠올림. 올해는 대부분의 SOTA에서 보기 어려워졌지만, 작년에도 태국어, 인도어, 러시아어 틱이 텍스트 사이 군데군데 있었음.
Gemma4 결과물은 꽤 봐줄 만 한데 군데군데 그런 오류와 함께 명사 통일성이 없고 그런 문제가 있네.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Gemma4 26b의 사용 경험이 Gemini 3 flash 초기 모델과 유사하며, 텍스트 사이에 태국어, 인도어, 러시아어 등의 이질적인 언어가 섞여 나오는 현상을 지적하셨습니다. 다만, 이러한 다국어 간섭 현상이나 명사 통일성 결여 문제가 모델 자체의 고유한 결함인지, 혹은 특정 양자화 버전이나 추론 환경에서 발생하는 일시적 오류인지는 공식 자료를 통해 직접 확인되지 않습니다. 따라서 해당 주장은 현재로서는 개별 사용자의 경험 기록으로 분류되며, 기술적 보편성을 입증하기 위해서는 추가적인 확인이 필요합니다.

결과물의 품질이 어느 정도 수용 가능하다는 판단 역시 주관적인 영역이며, 구체적인 벤치마크나 정량적 근거가 제시되지 않았습니다. 로컬 LLM의 특성상 하드웨어 설정과 프롬프트에 따라 출력값이 상이할 수 있으므로, 언급된 오류들이 재현 가능한지 검증하는 과정이 선행되어야 합니다. 결국 이번 기록은 특정 환경에서의 시행착오를 보여주는 사례이며, 모델의 전반적인 성능 저하로 단정 짓기에는 근거가 부족합니다.

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밤새 자율적으로 27M의 텍스트를 처리.

5개 글 2026.05.25

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.

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Serio가 X에 게시한 원문입니다.

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Gemma

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Documentation

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

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X post 2058594802405699624

2개 글 2026.05.24

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https://t.co/9HMVIQ9QQO https://t.co/rA1FQ9PgFg
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2
그런 평가는 타인이 하는 거에요. 본인이 하는 게 아니라.
사실 Gemini 3.5 Flash 보다 Gemma4 의 경험이 더 우수해요.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Gemini 3.5 Flash보다 Gemma 4의 사용 경험이 더 우수하다고 주장하며, 모델에 대한 평가는 본인이 아닌 타인이 내려야 한다는 견해를 밝히셨습니다. 다만, 특정 모델의 경험적 우위는 사용자의 작업 환경과 프롬프트에 따라 달라지는 주관적 영역이기에, 이를 뒷받침할 객관적인 1차 자료는 확인되지 않습니다. 따라서 해당 내용은 기술적 사실보다는 개인의 운용 기록이자 경험적 판단으로 읽는 것이 적절합니다.

공식 문서나 벤치마크 자료를 통해 Gemma 4와 Gemini 3.5 Flash의 성능 차이를 정량적으로 비교한 근거는 제시되지 않았으므로, 이 부분은 여전히 확인이 필요합니다. 특히 로컬 LLM의 특성상 하드웨어 제약과 양자화 설정에 따라 체감 성능이 크게 변동될 수 있다는 점을 간과할 수 없습니다. 결과적으로 이번 주장은 검증된 데이터에 기반한 결론이라기보다, 실제 구동 과정에서 느낀 개인적인 효용성에 가까운 기록입니다.

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그동안 Gemini pro 가 있어서 그거+안티그래비티만 돌리다가 이번 구글 I/O 이후로 구글 앱들 모두가 맛탱이 가서 Gemma4 26b 로컬로 돌리니 이것도 꽤 흠.

1개 글 2026.05.24

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그동안 Gemini pro 가 있어서 그거+안티그래비티만 돌리다가 이번 구글 I/O 이후로 구글 앱들 모두가 맛탱이 가서 Gemma4 26b 로컬로 돌리니 이것도 꽤 흠.
쓸만하군요.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 구글 I/O 이후 기존에 사용하던 Gemini Pro와 관련 앱들의 성능 저하를 언급하며, 대안으로 로컬 환경에서 Gemma 4 26B 모델을 구동해 만족스러운 결과를 얻었다고 기록하셨습니다. 여기서 Gemma 4 26B 모델의 존재와 로컬 구동 가능 여부는 공식 자료를 통해 확인되는 사실입니다. 다만, 구글 서비스 전반의 성능이 하락했다는 주장은 개인의 체감 영역이며, 이를 뒷받침할 객관적인 지표나 공식적인 장애 보고가 확인되지 않으므로 추가적인 확인이 필요합니다.

이번 기록은 클라우드 기반 모델의 불안정성을 느낀 사용자가 로컬 LLM으로 회귀하며 얻은 실무적 경험치에 가깝습니다. 하드웨어 제약 내에서 26B 규모의 모델이 어느 정도의 효용성을 보여주었는지는 긍정적이나, 구체적인 벤치마크나 재현 가능한 수치가 제시되지 않은 점은 아쉽습니다. 결국 서비스형 AI의 가변성으로 인해 로컬 모델의 독립적인 운용 가치가 다시금 주목받고 있는 상황으로 보입니다.

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로컬 LLM으로 말하면 사실 나는 돈이 없어서 + 걍 내가 재미있어서 아둥바둥 하는것임. 돈이 있는 회사라면 고민할 필요 없이 엔비디아로 가면 됨.

1개 글 2026.05.24

Serio의 X 포스트

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 포스트를 보존한 글입니다. X 원문 포스트

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로컬 LLM으로 말하면 사실 나는 돈이 없어서 + 걍 내가 재미있어서 아둥바둥 하는것임. 돈이 있는 회사라면 고민할 필요 없이 엔비디아로 가면 됨.
https://t.co/wUrnTzMgeH
그냥 준비되어 있음. 쓰기만 하면 됨.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 로컬 LLM 운용의 동기를 개인적 흥미와 비용적 제약으로 정의하며, 자본력이 충분한 기업이라면 엔비디아의 솔루션을 선택하는 것이 효율적이라는 견해를 밝히셨습니다. 이는 하드웨어 인프라 구축 비용과 최적화 과정의 수고로움을 고려한 개인의 경험적 판단으로 보입니다. 다만, 특정 기업의 솔루션이 모든 상황에서 절대적인 정답인지에 대해서는 구체적인 비교 데이터가 제시되지 않았으므로 개별적인 확인이 필요합니다.

기술적으로는 로컬 LLM의 구현 가능성을 시사하며 준비가 완료되었다고 언급하셨으나, 구체적으로 어떤 모델과 하드웨어 환경에서 재현 가능한지는 명시되지 않았습니다. llama.cpp나 Gemma와 같은 공식 자료를 통해 로컬 구동의 기술적 토대는 확인되지만, Serio님의 실제 운용 성과나 최적화 수준은 여전히 개인의 경험 기록 영역에 머물러 있습니다. 따라서 해당 주장은 기술적 사실보다는 운용자의 주관적 상태를 나타낸 것으로 판단됩니다.

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그래 만들었으니 좀 부족하지만 공개는 해 보자.

3개 글 2026.05.24

Serio의 X 스레드

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

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그래 만들었으니 좀 부족하지만 공개는 해 보자.
곧 공개됩니다. https://t.co/3lR8lYeqQN
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사실 공개하기 좀 꺼려지는 건 성능 때문.
1. 번역 중 텍스트를 감싸고 있는 html도 일부 파싱해야 함. 그래야 번역 텍스트가 다시 제 자리를 찾을 수 있음. 성능에 발목을 잡음.
2. 로컬LLM 세팅 없이 사용을 해 볼 수 있도록 연결한 Gemini-nano의 성능이 부족함. 속도도 떨어지고, 퀄리티도 나쁨.
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그래서 지금까지 만든 수준에서 1차적으로 멈추고,
- 오픈소스로 깃헙에 소스 공개
- 크롬 확장 스토어에 등록
을 해놓고 다른 분들의 반응을 보는 것으로.
사실 지금의 기계 번역들이 비록 퀄은 나쁘더라도 속도가 엄청 좋으니까 굳이 로컬을 꼭 써야 할 사람들이 있을까 싶음.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 로컬 LLM 기반의 번역 도구를 개발하여 깃허브 소스 공개와 크롬 확장 스토어 등록을 결정하셨습니다. 다만, HTML 파싱 과정에서의 성능 저하와 Gemini-nano 모델의 낮은 품질 및 속도 문제를 언급하며 완성도에 대한 아쉬움을 드러내셨습니다. 이 중 깃허브 공개와 스토어 등록 계획은 외부 링크를 통해 확인 가능한 사실이나, 구체적인 성능 저하의 수치나 Gemini-nano의 품질 저하 원인은 개발자의 주관적 경험에 기반한 것으로 보입니다.

특히 현재의 기계 번역 서비스 대비 로컬 LLM의 실효성에 대해 의문을 제기하신 부분은 기술적 근거가 부족한 개인적 소회에 가깝습니다. 로컬 모델의 속도와 품질이 기존 클라우드 기반 번역 서비스보다 열세라는 점은 일반적인 경향이나, 이를 구체적인 벤치마크로 증명하지 않은 상태에서는 '확인 필요' 영역으로 분류해야 합니다. 결국 이번 공개는 완성된 제품의 출시라기보다, 실제 사용 환경에서의 제약과 시행착오를 공유하며 피드백을 구하는 실험적 기록으로 읽힙니다.

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Qwen도, 딥시크에서도 보고되는 부분이지만, 서구권 모델에 비해 사고 풍선이 매우 거대함. Qwen 3.6 27b 의 경우 사고 풍선이 결과물

3개 글 2026.05.24

Serio의 X 스레드

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

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2058453537353568401

2026-05-24

Qwen도, 딥시크에서도 보고되는 부분이지만, 서구권 모델에 비해 사고 풍선이 매우 거대함. Qwen 3.6 27b 의 경우 사고 풍선이 결과물의 3~4배로 진짜 풍선처럼 부풀어 오르는경우를 자주 볼 수 있음. 낮은 파라메터를 보완하기 위해 결과물 전체를 사고한 뒤 작업하게 설계해 두었기 때문으로 보임.

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이는 서구권 SOTA에 비해 모델 파라메터가 낮기 때문. 현재 Opus 는 약 3~5T, Gpt 는 10T 파라메터로 추정되는데 중국 모델들은 아직 2T를 넘는 모델이 잘 없음. 결국 이러한 사고 버블의 확장으로 실제 소비되는 토큰의 양이 꽤 많이 늘어남. 그래서 토큰당 낮은 가격이 실제 낮은 가격은 아님.

원문 보기

물론, 그럼에도 불구하고 여전히 낮은 가격임을 부정할 수는 없지만 동일 토큰에 동일 결과물이 나오는 게 아니라는 것임. 사고 버블로 인한 토큰 낭비와 성능 부족으로 인한 재작업까지 고려하면 단순히 토큰당 가격으로 비교하는 것은 맞지 않다는 말을 하고 싶었음.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen과 딥시크 등 중국계 모델이 서구권 모델보다 '사고 풍선(Chain-of-Thought)'의 분량이 비정상적으로 길며, 이것이 낮은 파라미터 수를 보완하기 위한 설계라고 주장하셨습니다. 실제로 추론 과정의 토큰 소비가 늘어나면 실질적인 비용 상승과 효율 저하로 이어진다는 분석은 논리적인 타당성을 갖추고 있습니다. 다만, 특정 모델의 파라미터 수치와 그로 인한 설계 의도를 단정 지은 부분은 공식 문서에서 명확히 확인되지 않은 개인적 판단에 가깝습니다.

특히 Opus나 GPT의 파라미터 추정치와 중국 모델의 규모를 직접 비교하여 결론을 내린 대목은 근거가 다소 부족하며, 추가적인 확인이 필요합니다. 모델의 내부 구조와 파라미터 규모는 기업 비밀인 경우가 많아, 이를 근거로 토큰 가격의 실질적 가치를 논하는 것은 추측의 영역이 큽니다. 따라서 단순히 토큰당 가격이 아닌 결과물의 품질과 효율성을 함께 따져봐야 한다는 관점은 유효하나, 그 원인을 파라미터 수치에서 찾는 주장은 보완 설명이 필요해 보입니다.

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