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반대로 탄센트 Hy-Mt2 아 이거 좋은데? https://t.co/iXUEcbPoPc

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Serio의 X 스레드

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

  1. 1
    반대로 탄센트 Hy-Mt2 아 이거 좋은데? https://t.co/iXUEcbPoPc
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  2. 2
    1.7B 모델이 소설 번역은 괴팍하지만 뉴스 번역, 기본적 텍스트 번역은 꽤 괜찮게 보임. https://t.co/cOOIrzPXZe
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

텐센트의 Hy-Mt2 모델에 대한 Serio님의 평가는 개인적인 사용 경험에 기반한 주관적 인상에 가깝습니다. 1.7B라는 소형 모델임에도 뉴스나 기본 텍스트 번역 성능이 괜찮다는 주장은 구체적인 벤치마크나 비교 데이터가 제시되지 않았기에 현재로서는 근거가 약한 상태입니다. 특히 소설 번역의 품질이 '괴팍하다'는 표현 역시 정성적인 판단일 뿐, 객관적으로 검증된 지표가 아니므로 확인이 필요합니다.

결과적으로 이번 게시글은 공식적인 기술 문서나 1차 자료를 바탕으로 한 분석이라기보다, 가벼운 사용 후기에 가까운 성격을 띱니다. 모델의 실제 성능과 효율성을 판단하기 위해서는 정량적인 데이터가 뒷받침된 공식 리포트와의 대조 과정이 반드시 선행되어야 합니다. 단순한 체감 성능만으로는 해당 모델의 시장 경쟁력이나 기술적 우위를 확언하기 어렵습니다.

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1B 로 이 성과라면 대단한 일이지만...

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Serio의 X 스레드

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  1. 1

    https://t.co/MrrL9sMdKl

    1B 로 이 성과라면 대단한 일이지만…

    갈길이 멀긴 하네요. https://t.co/HREibVYRkp

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  2. 2
    특히 코딩/터미널 밴치가 굉장히 처참하게 나오는데 https://t.co/sZiECrECmn
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  3. 3
    짜장면 벤치 바로 루프 터짐. https://t.co/7nreSmC2e2
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  4. 4
    짜장면 영어 벤치 마지막 질문만 무한 반복하는 루프에 또 빠짐 https://t.co/wfStVNWISV
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  5. 5
    4.6 은 잘 작동하는걸 보니 아마 해당 모델의 템플릿이나 설정에 문제가 있는 듯.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

해당 게시글은 1B 규모 모델의 성과를 일부 인정하면서도, 코딩 및 터미널 벤치마크에서 나타난 심각한 성능 저하와 무한 루프 현상을 지적하고 있습니다. 특히 특정 벤치마크에서 반복적인 오류가 발생한 점을 들어 템플릿이나 설정상의 문제를 추정하고 있으나, 이는 작성자의 개별 테스트 결과에 기반한 주관적 판단에 가깝습니다.

다만, 이러한 성능 결함이 모델 자체의 한계인지 혹은 단순 설정 오류인지에 대한 객관적인 근거 자료는 제시되지 않았기에 정확한 판단을 위해서는 추가적인 확인이 필요합니다. 1차 자료를 통해 검증되지 않은 상태에서 '처참하다'는 식의 감정적 표현이 섞인 주장은 논거가 약하다고 볼 수밖에 없습니다. 따라서 현재로서는 모델의 실제 성능 수치보다 작성자의 경험적 사례가 앞서 있는 상황입니다.

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한글 컨텍스트는 고블린 대신

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Serio의 X 스레드

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

  1. 1

    한글 컨텍스트는 고블린 대신

    ‘박겠습니다.’

    열풍인데 메모리 기능 꺼 놓고 한 세션마다 새로 작업을 시작하는 나는 한번도 본 적이 없으니.

    =_= 어머어머

    다들 AI 한테 그런거 시키시면 안 돼요. 박겠습니다 그거 아마 스카이넷의 한숨일수도…

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  2. 2
    “(당신에게) 박습니다.” https://t.co/Re5qh47eA5
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

해당 글은 최근 한국어 LLM(거대언어모델) 사용자들 사이에서 유행하는 특정 표현인 '박겠습니다'라는 문구의 사용 양상을 다루고 있습니다. 작성자는 메모리 기능을 끄고 세션을 초기화하여 사용하기에 이러한 현상을 경험하지 못했다고 언급하며, AI에게 무리한 요구를 하는 것에 대한 개인적인 우려를 표합니다. 다만, '스카이넷의 한숨'이라는 표현은 기술적 근거가 없는 비유적 수사에 불과하므로 이를 실제 AI의 상태나 반응으로 해석하기에는 무리가 있습니다.

작성자가 언급한 '박겠습니다'라는 표현이 실제 사용자들 사이에서 열풍인지에 대해서는 구체적인 통계나 공식 자료가 제시되지 않아 확인이 필요합니다. 또한, 특정 표현의 사용이 AI의 성능 저하나 심리적 상태에 영향을 준다는 주장은 기술적 근거가 매우 약한 추정 영역에 속합니다. 결과적으로 이 글은 기술적 분석보다는 개인의 사용 경험과 주관적인 감상을 토대로 작성된 에세이에 가깝다고 판단됩니다.

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어제 개인프로젝트 해놓고 작업 다 해놓고 점심에 시내 나가보니 아 오늘 휴일이네??

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Serio의 X 스레드

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

  1. 1

    어제 개인프로젝트 해놓고 작업 다 해놓고 점심에 시내 나가보니 아 오늘 휴일이네??

    잠자던 라즈베리 세팅해야지.

    하나는 파이홀 하나는 ssd연결해서 깃/나스 https://t.co/GQ8tOyHEDc

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  2. 2

    사실 위가 오픈클로 에이전트 2 호기 아래가 에이전트 3 호기

    이후엔 컴퓨팅 파워 부족해서 집갈이 해줬구요 지금은 뭐 1호기랑 다 같이 동면에 들어갔죠.

    오픈클로를 24시간 연동형 IDE+하네스로 사용했던 6개월 전의 나… 🥹🥹🥹

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 과거 라즈베리 파이를 활용해 파이홀과 NAS 등을 구축하고, 이를 '오픈클로 에이전트'로 운용하며 IDE와 하네스로 사용했다고 주장합니다. 이 중 llama.cpp 저장소 등 기술적 구현 가능성은 확인되나, 구체적인 에이전트 호기 구분이나 운용 내역이 외부 공식 자료를 통해 직접 증명되지는 않으므로 이 부분은 확인이 필요합니다.

다만 컴퓨팅 파워 부족으로 인한 하드웨어 교체나 현재의 중단 상태는 개인의 경험적 서술이기에 사실과 의견의 경계에 놓여 있습니다. 전반적으로 기술적 시도에 대한 회고적 성격이 강하지만, 구체적인 성과나 수치적 근거가 결여되어 있어 주장의 객관적 강도는 다소 약하다고 판단됩니다.

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밤새 자율적으로 27M의 텍스트를 처리.

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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

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X post 2058594802405699624

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Serio의 X 스레드

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

  1. 1
    https://t.co/9HMVIQ9QQO https://t.co/rA1FQ9PgFg
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    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.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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Gemini 3 Flash 소감

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Serio의 X 스레드

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

  1. 1

    Gemini 3 Flash 소감

    • 관리자가 메타인지가 결여되어 있음. 긴장감 없음.
    • 관리자들이 자사 시스템에 대한 이해가 부족함. 사실 맞을 것임. 이젠 그 누구도 구글의 모든 서비스를 파악 구조화 할 수 없을 정도로 회사가 비대해져 있음. 아마 그것만 하는 전용 시스템을 도입해야 할 것임. 🫠
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  2. 2
    • 자신들은 아마 클로드/코덱스를 메인으로 쓰고 Gemini를 말하는 앵무새 혹은 고양이 용도로 쓰고 있을 것.
    • 트렌디함은 추구하지만 자기 색은 없음.
    • 시스템은 전부 파편화되어 있고 자원은 중복해서 낭비됨.
    • 자신들이 누구고 무얼 하는지 모름.

    공룡은 멸망 전까지, 자신의 멸망을 몰랐다.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 구글의 Gemini 3 Flash를 통해 드러난 내부 관리 체계의 부재와 시스템의 파편화를 강하게 비판하셨습니다. 특히 구글의 거대해진 조직 규모가 서비스의 구조적 파악을 불가능하게 만들었다는 주장은 공식 문서상으로도 모델의 다양성과 복잡성이 증가하고 있다는 점에서 일부 개연성이 인정됩니다. 다만, 관리자들의 메타인지 결여나 긴장감 부족과 같은 내부 심리 상태에 관한 언급은 객관적인 1차 자료로 증명될 수 없는 영역이기에 확인이 필요합니다.

더 나아가 구글 내부 인력이 타사 모델을 주력으로 사용하며 정체성을 잃었다는 주장은 전형적인 추정의 영역이며, 이를 뒷받침할 구체적인 근거는 매우 약합니다. 시스템 자원의 중복 낭비나 조직의 방향성 상실 역시 외부에서 관찰한 현상을 바탕으로 내린 주관적 해석에 가깝습니다. 그럼에도 불구하고 거대 기업이 겪는 비효율성과 관료주의라는 고질적인 문제를 '공룡의 멸망'이라는 비유로 날카롭게 지적한 점은 유효한 통찰이라 판단합니다.

원문 해석확인 필요

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그래 만들었으니 좀 부족하지만 공개는 해 보자.

3개 글

Serio의 X 스레드

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

  1. 1

    그래 만들었으니 좀 부족하지만 공개는 해 보자.

    곧 공개됩니다. https://t.co/3lR8lYeqQN

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  2. 2

    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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  3. 3

    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.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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현재 Qwen 3.6 27b + Gemma4 26b 듀얼로

4개 글

Serio의 X 스레드

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

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2058411818247450737

2026-05-24

현재 Qwen 3.6 27b + Gemma4 26b 듀얼로

14시간 자율 작업 중.

대충 1% 수준의 리퀘스트 오류가 나오는 중.

오류 발생시 회귀 재작업 기능은 넣어 놨으니 일단 지켜보는 중.

예상 작업 시간은 총 18~20시간. https://t.co/MRo5mXZQVy

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작업 에러는 너무 빠른 시간에 다시 재 작업 요청이 들어가서인듯. 기계적 청킹 중 10글자 이하의 청킹 작업이 있어서 그게 요청이 빠르게 들어가는 과정에서 문제가 종종 발생함.

근데 청킹을 왜 저따구로 하는거지?

다 끝나면 프로세스 한번 살펴봐야할듯 https://t.co/xcGyBZ7sE0

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tweet media

저야 하꼬라

  • 계획 + 스크립트를 미리 Ai와 작성

  • 오케스트레이터와 실행 에이전트 사이에 동일 작업을 계속 핑퐁 + Ai agent 기반 작업 검수를 장시간 하게 해 둠

  • 사실 이걸 사람이 했다면 인력 투입이 아찔할 일이라, 이런 작업을 하는 분들의 미래를 생각하면 좀 아찔한 부분이 있긴 함.

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작업은 15시간으로 종료되었는데, 그건 제가

  • Qwen 3.6 을 물고 있는 머신에도 Gemma4 를 로드

  • Gpt 5.5 medium을 오케스트레이터로 설정

  • 두 머신을 동시에 돌리면 시간을 단축

할 수 있다는 사실을 이제서야 깨달은 깡통이었기 때문입니다.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen 3.6과 Gemma4 모델을 활용해 장시간 자율 작업을 수행했으며, GPT 5.5 medium을 오케스트레이터로 설정해 작업 시간을 단축했다고 주장합니다. 이 과정에서 발생한 1% 수준의 리퀘스트 오류가 기계적 청킹의 문제였다는 점과 회귀 재작업 기능을 통해 대응했다는 점은 개인의 실행 기록으로서 구체적입니다. 다만, 사용된 모델들의 정확한 버전과 성능 수치가 공식 문서와 일치하는지는 별도의 검증이 필요하며, 특히 작업 효율성에 대한 판단은 주관적 경험에 의존하고 있습니다.

에이전트 기반의 반복 작업이 인간의 노동력을 대체하여 효율을 높였다는 분석은 설득력이 있으나, 이를 일반화하기에는 근거가 부족합니다. 특정 환경에서의 개별 사례일 뿐, 모든 작업 공정에서 동일한 결과가 도출된다는 객관적 지표는 제시되지 않았기 때문입니다. 따라서 모델 간의 핑퐁 구조가 가져오는 실질적인 품질 향상 정도와 오류 발생의 상관관계는 추가적인 데이터 확인이 필요합니다. 단순한 경험적 회고를 넘어 기술적 실효성을 입증할 정량적 근거가 보완되어야 할 것입니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

팩트 체크 & 근거 자료

Google AI

Gemma

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

공식 문서

Anthropic Docs

Claude Code overview

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

공식 문서

OpenAI Docs

Agents SDK

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

공식 문서

OpenAI Docs

Models

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

공식 문서

THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

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

3개 글

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.

원문 보기

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.

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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.

원문 보기

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.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

Anthropic Docs

Claude models overview

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

공식 문서

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

OpenAI Docs

Models

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

공식 문서