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진짜 쥐꼬리만큼 남아있던 미장 다 정리. 1% 손해인데 1400에 들어간거라 환차익으로 다 메우고 꽤 남을듯.

2개 글 2026.06.05

Serio의 X 스레드

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

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진짜 쥐꼬리만큼 남아있던 미장 다 정리. 1% 손해인데 1400에 들어간거라 환차익으로 다 메우고 꽤 남을듯.
버블에 주식 없는자 됨 ㅡㅡㅋ
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미장 마지막 조각이 버크셔 조각주 500$이었는데, 매각 버튼 누르고 버크셔에 조각주니 한 이삼일 걸리려나 하고 잊고 있다 매도된걸 봄. 그리고 밤새 나스닥 폭락 + 버크셔 2% 반등. 조금 늦게 팔았으면 수익을 키울 수 있었겠지만 고작 500$인데 뭐 빨리 팔린게 아딘가 하고 환전 대기중.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 미국 주식 잔여분을 모두 정리했으며, 주가 하락으로 인한 1%의 손실을 과거 1,400원대 진입 시점의 환차익으로 상쇄하고도 수익이 남을 것이라고 주장하셨습니다. 특히 마지막 매각 대상이었던 버크셔 조각주 500달러가 예상보다 빠르게 매도되었으며, 이후 나스닥 폭락과 버크셔의 반등이 있었다는 구체적인 정황을 언급하셨습니다. 다만, 개인의 거래 내역과 실제 환전 수익률은 외부에서 검증할 수 있는 공식 자료가 없으므로 현재로서는 '확인 필요' 상태입니다.

전체적으로 이번 게시물은 개인의 투자 경험과 심리를 기록한 성격이 강하며, 객관적인 지표보다는 주관적인 판단에 의존하고 있습니다. 특히 환차익을 통해 손실을 메웠다는 부분은 구체적인 매수·매도 시점과 환율 데이터가 뒷받침되어야 하나, 원문만으로는 이를 사실로 확정 짓기에 근거가 약합니다. 결과적으로 시장의 변동성 속에서 운 좋게 매도 시점이 맞물렸다는 개인적 소회에 가깝다고 판단됩니다.

원문 해석확인 필요

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난 왜 엔트로픽의 신규 모델 개발 역량이 붕괴한 것으로 읽히지. 지금 속도대로 가면 자기들의 지위가 흔들리니 좀 천천히 (담합) 하자고.

2개 글 2026.06.05

Serio의 X 스레드

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난 왜 엔트로픽의 신규 모델 개발 역량이 붕괴한 것으로 읽히지. 지금 속도대로 가면 자기들의 지위가 흔들리니 좀 천천히 (담합) 하자고.
원래 속도가 붙으면 멈출 수 없음. 그게 치킨레이스라면 더더욱. 그리고 누가 먼저 시작 + 도발했더라.
위선자들. https://t.co/LcbktakjdL
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야부리 털지 말고 미소스나 까세요.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 엔트로픽의 신규 모델 개발 역량이 붕괴되었으며, 시장 지위를 유지하기 위해 의도적인 속도 조절이나 담합을 진행하고 있다는 의구심을 제기하셨습니다. 다만, 이러한 주장을 뒷받침할 구체적인 내부 지표나 공식적인 증거는 제시되지 않았기에 현재로서는 '확인 필요' 상태의 가설에 가깝습니다. 특히 치킨레이스 상황에서 특정 기업이 전략적으로 속도를 늦췄다는 판단은 정황상의 추측일 뿐, 객관적 사실로 입증된 바는 약하다고 보입니다.

그럼에도 불구하고 AI 산업의 급격한 경쟁 구도 속에서 기업들의 행보가 위선적으로 비칠 수 있다는 점은 충분히 논의될 만한 시각입니다. 다만 "야부리 털지 말고 미소스나 까라"는 식의 거친 표현은 개인의 주관적 감정이 섞인 의견으로, 분석적 근거보다는 비판적 태도에 집중된 발언입니다. 결국 기술적 실체보다는 시장의 정치적 역학 관계에 주목한 냉소적인 평가라고 판단됩니다.

원문 해석확인 필요

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이거 진짜에요? 🤔 https://t.co/PMAyNV9r0U

2개 글 2026.06.04

Serio의 X 스레드

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이거 진짜에요? 🤔 https://t.co/PMAyNV9r0U
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🫠 이게 맞나… https://t.co/oH7DG6M701
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

제시된 자료를 살펴보면, Serio님은 특정 링크의 내용에 대해 의구심을 표하며 "이게 맞나"라는 개인적인 판단을 내비치고 있습니다. 하지만 이는 작성자의 주관적인 해석과 감정 섞인 의문일 뿐, 구체적으로 무엇이 잘못되었는지 혹은 어떤 점이 사실과 다른지에 대한 논리적 근거는 전혀 제시되지 않았습니다. 따라서 현재로서는 해당 주장의 실체를 파악할 수 있는 객관적 근거가 매우 약한 상태입니다.

결과적으로 링크된 내용의 진위 여부나 구체적인 오류에 대해서는 공식적인 자료를 통해 확인된 바가 없습니다. 작성자가 느낀 당혹감만으로는 정보의 정확성을 판단할 수 없기에, 구체적인 반박 근거가 나오기 전까지는 '확인 필요' 상태로 두는 것이 타당합니다. 단순한 의문 제기를 넘어 사실 관계를 명확히 규명하기 위한 추가적인 검증 과정이 반드시 필요해 보입니다.

원문 해석확인 필요

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미소스 아니 한 티어 위인 직원용 claude-oceanus-v1-p 가 유출됬다는 타래들이 돌아다니는데 거짓말이겠지만 사실이라면 회사에 진짜 치명적 상황 아닌가? Api 가 어디선가 계속 유출되는데 제어 불가능한

2개 글 2026.06.04

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미소스 아니 한 티어 위인 직원용 claude-oceanus-v1-p 가 유출됬다는 타래들이 돌아다니는데 거짓말이겠지만 사실이라면 회사에 진짜 치명적 상황 아닌가? Api 가 어디선가 계속 유출되는데 제어 불가능한 상황이든, 고의로 유출시키든 뭐든.
내가 클로드 까지만 이건 사실이 아니길.
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사실 대부분 미소스입네 가리고 돈빨아먹는 스캠이 대부분일거라고 생각함. 하지만 그 근본에는 헤러틱 같은 크래킹 툴들이 있으니 그런 걸 지적해야 함. 사실 qwen 3.6 27b 를 opus 조금 더해 증류시키고 윤리코드 해제한 다음 미소스 이름 붙여서 스캠하면 대중은 쉽게 진실을 파악하기 어렵다.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

먼저 언급된 'claude-oceanus-v1-p'라는 모델의 유출 여부는 앤스로픽의 공식 문서나 신뢰할 수 있는 기술 자료에서 확인되지 않습니다. 따라서 해당 모델이 실제 존재하며 유출되었다는 주장은 현재로서는 근거가 매우 약하며, 사실 확인이 필요한 추측성 정보에 가깝습니다. API 제어 불능 상태라는 우려 역시 공식적인 발표가 없는 상황에서는 성급한 판단일 가능성이 큽니다.

반면, 특정 모델을 증류(Distillation)하거나 윤리 코드를 해제하여 스캠에 활용한다는 분석은 기술적으로 가능한 시나리오입니다. Qwen과 같은 오픈 모델을 기반으로 한 변형 모델들이 시장에 유통되는 사례가 빈번하므로, 이 부분은 합리적인 의심이라 볼 수 있습니다. 다만, 구체적으로 어떤 툴이 어떤 모델의 증류에 사용되었는지는 개별 사례마다 검증이 필요합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

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Gemma

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추론의 질과 품질은 배경 지식에 큰 영향을 받습니다. 기초 능력치가 비슷하다고 해서 최종 결과물이 같을 거라고 보는 것은 완전 다른 이야기입니다. 이미 우리는 그걸 1960년대에 다중지능이론으로 가설을 만들고 이후

3개 글 2026.06.04

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추론의 질과 품질은 배경 지식에 큰 영향을 받습니다. 기초 능력치가 비슷하다고 해서 최종 결과물이 같을 거라고 보는 것은 완전 다른 이야기입니다. 이미 우리는 그걸 1960년대에 다중지능이론으로 가설을 만들고 이후 다양한 검증과 실험으로 증명해 내었습니다.
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모델의 큰 파라메터는 단순히 능력이 뛰어남을 말하는 것은 아닙니다. 다만 모델의 높은 추론 능력이 모델의 지식과 만나면 능력은 폭발적으로 올라갑니다. 낮은 파라메터 모델이 벤치 결과는 높아도 실제 작업 결과는 수준이 낮은 이유가 여기에 있다고 생각합니다.
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3
다만, 낮은 파라메터 모델이 가지는 장점으로 적은 Vram 사용이 있고 필요한 지식은 적절한 장치로 외부기억을 붙여 주면 보완할 수 있다고 생각합니다. 옵시디언 등을 이용해 외부 기억을 잘 구축하셨다거나, 자체 서사가 있는 PR등의 경우 gemma4 13B가 도움이 될 수 있을 겁니다.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 모델의 추론 능력이 배경 지식과 결합할 때 성능이 폭발한다는 점을 강조하며, 이를 다중지능이론과 연결해 설명하셨습니다. 하지만 다중지능이론이 LLM의 파라미터 효율성이나 추론 품질을 직접적으로 증명하는 근거가 되는지는 공식 자료를 통해 확인되지 않으므로 보완 설명이 필요해 보입니다. 특히 벤치마크 결과와 실제 작업 결과의 괴리가 파라미터 규모와 지식의 결합 문제라는 주장 역시 개인의 통찰에 가까우며, 객관적 데이터로 입증된 사실인지에 대해서는 확인이 필요합니다.

반면, 낮은 파라미터 모델이 VRAM 사용량이 적다는 점과 외부 기억 장치를 통해 지식 부족을 보완할 수 있다는 기술적 방향성은 일반적인 사실에 부합합니다. 다만 특정 모델인 Gemma 4 13B가 옵시디언 등의 외부 기억 도구와 결합했을 때 구체적으로 어떤 효용을 주는지에 대해서는 제시된 자료만으로 판단하기 어렵습니다. 결과적으로 기술적 가능성에 기반한 유용한 제언이지만, 그 인과관계와 구체적인 성능 향상 폭에 대해서는 추가적인 검증이 수반되어야 할 것입니다.

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아 모르겠고.

2개 글 2026.06.04

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아 모르겠고. 일단 오늘은 여기서 퇴각.
Opencode 켠 김에 출시 기념으로 Minimax M3 무료 라우팅 중이니, 테스트 겸 너도 공룡 만들어봐라 하고 퇴각합니다. https://t.co/m2VyQ2gTps
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2
Minimax M3 (opencode+omo) 의 공룡. https://t.co/wdgDGOAph5
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 X를 통해 Opencode 출시 기념으로 Minimax M3의 무료 라우팅을 제공하고 있으며, 이를 통해 생성된 결과물을 공유하셨습니다. 하지만 제시된 Codex 브리프에 따르면, 무료 라우팅 제공 여부와 Minimax M3 모델의 구체적인 성능 및 결과물에 대한 공식적인 근거는 아직 충분히 확보되지 않은 상태입니다. 따라서 해당 주장은 현재로서는 '확인 필요' 단계에 머물러 있다고 판단됩니다.

단순한 공유 글의 형태를 띠고 있어 객관적인 검증 자료가 부족하다는 점은 분명한 한계입니다. 기술적 성취를 주장하는 내용이 포함되어 있음에도 이를 뒷받침할 공식 문서나 데이터가 결여되어 있어, 현재로서는 신뢰도가 낮은 주장이라 볼 수 있습니다. 향후 구체적인 기술 명세나 공식 발표를 통해 해당 내용의 실체를 명확히 규명할 필요가 있습니다.

원문 해석확인 필요

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그런데 말입니다. 당신이 최소 3090, 혹은 32G 이상의 통합 메모리 맥북을 가지고 있으면 Gemma4 12b가 필요할까요? 코딩은 Qwen 3.6 27b (혹은 Qwopus)가 낫고, 언어구사는 Gemma4 2

2개 글 2026.06.04

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그런데 말입니다. 당신이 최소 3090, 혹은 32G 이상의 통합 메모리 맥북을 가지고 있으면 Gemma4 12b가 필요할까요? 코딩은 Qwen 3.6 27b (혹은 Qwopus)가 낫고, 언어구사는 Gemma4 26b-A4B 가 더 나은데.
항상 그렇지만 뭔가 안된다면, 힘(돈)이 부족한 건 아닌지 생각해 봅시다. https://t.co/cwX8ltFn0H
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2
그리고, 매번 그렇지만 3090 을 중고로 사느니 Gpt pro 100불짜리를 6개월 결제합시다. 맥북 M5 32G 를 사느니, 그냥 클로드건 Gpt건 200불짜리 1년 결제하시면 됩니다.
그쪽이 최종 생산성 면에서 압도적입니다.
아니면, 공개 못할 썸씽이 있으시거나 한거죠.🫠
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 특정 하드웨어 사양을 갖춘 사용자에게 Gemma4 12b 모델의 효용성이 낮으며, 코딩과 언어 구사 능력 면에서 각각 Qwen 3.6 27b와 Gemma4 26b-A4B가 더 우위에 있다고 주장합니다. 하지만 이러한 모델 간의 상대적 성능 우위는 사용자의 작업 환경과 벤치마크 기준에 따라 달라지는 주관적 영역이며, 제공된 1차 자료만으로는 이를 객관적 사실로 확정 짓기 어렵기에 추가적인 확인이 필요합니다.

또한 로컬 환경 구축 비용보다 유료 구독 서비스의 생산성이 압도적이라는 주장은 개인의 가치 판단이 개입된 의견일 뿐, 정량적으로 증명된 사실이 아닙니다. 특히 하드웨어 구매 비용과 구독료를 단순 비교하여 생산성을 정의하는 논리는 근거가 약하며, 데이터 보안과 같은 로컬 LLM만의 고유한 가치를 간과한 측면이 있습니다. 결국 이 주장은 기술적 분석보다는 개인의 경험적 효율성에 기반한 제언에 가깝습니다.

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Gemma

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

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

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ggml-org

llama.cpp repository

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Google AI

Gemini API models

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

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패치가 되었다니 다시 시도해봅니다.

3개 글 2026.06.04

Serio의 X 스레드

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패치가 되었다니 다시 시도해봅니다.
Q4_K_S, KV Q4 12.25G
128K라면 16G 맥북에서도 무난하게 돌릴 수 있겠네요. https://t.co/8hVXGEMvFd
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2
어디까지나 참고지만, 벤치상 비슷한 수준이 되어야 하는 lfm2.5-8b-a1b 의 경우는 다음과 같습니다.
언어는 아니고, 다른 걸 시켜 봐야 할 거 같네요. https://t.co/FvIpLOs6mv
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3
원샷프롬프트 ‘구글 공룡 게임 만들어줘.’ 결과. 왼쪽 위부터 시계방향으로 lfm2.5-8b-a1b. || gemma-4-12b-it gemma-4-26b-a4b-it || qwopus3.6-27b-v2
특이점 :
- lfm2.5-8b 는 게임이라니 유니티 코드를 뱉음
- qwopus3.6-27b-v2 는 완성도는 우수했으나 조작이 안되는 버그 발생. https://t.co/lKr4SoUM9N
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 특정 모델의 패치 이후 16GB 맥북 환경에서 128K 컨텍스트를 무난하게 구동할 수 있다는 기술적 판단을 내놓으셨습니다. 다만, Codex의 1차 자료 검토 결과 해당 주장은 공식 문서나 저장소를 통해 완전히 검증되지 않은 '부분적 사실'로 분류되어 구체적인 실효성에 대한 확인이 필요합니다. 특히 하드웨어 리소스 점유율과 실제 구동 가능 여부는 사용자 환경에 따라 편차가 크므로, 이를 일반화하기에는 근거가 다소 부족해 보입니다.

이어지는 모델별 코딩 성능 비교 역시 개인적인 테스트 결과에 기반한 주관적 평가라는 점을 유의해야 합니다. lfm2.5-8b의 유니티 코드 출력이나 qwopus3.6-27b-v2의 조작 버그 등은 개별 사례일 뿐, 모델의 전반적인 성능 저하나 결함을 입증하는 객관적 지표로 보기에는 무리가 있습니다. 따라서 제시된 벤치마크 수준의 비교나 특이점들은 공식적인 벤치마크 데이터가 아닌 개인의 경험치로 이해하는 것이 타당합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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X 원문

Serio original post

Serio가 X에 게시한 원문입니다.

X 원문

Google AI

Gemma

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

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ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

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슬슬 위기신호는 이곳저곳 나오는 중. 프론티어 기업들은 하이퍼스케일에 실패하고 마케팅에 열을 올리고 있음. 기존 기업들은 AI 지출을 줄이고 ROI를 따져보기 시작했음. 여전히 B2C의 사용과 지출은 많이 올라오지

4개 글 2026.06.04

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슬슬 위기신호는 이곳저곳 나오는 중. 프론티어 기업들은 하이퍼스케일에 실패하고 마케팅에 열을 올리고 있음. 기존 기업들은 AI 지출을 줄이고 ROI를 따져보기 시작했음. 여전히 B2C의 사용과 지출은 많이 올라오지 못한 상태에서 일부 기업이 공격적 사용자 확장을 위한 무료 제공에 열을 올림.
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장비 수요자와 공급자 사이의 적극적이고 반복적인 순환출자를 통해 스케일을 키우고 사이클의 침체를 막으려 한다는 것은 닷컴 버블과 모습이 매우 유사함. 그러면 겉으론 시장이 폭발적으로 성장하는 듯 보이지만 실제론 수요자가 포기하는 순간 공급자도 어마어마한 재고 앞에서 같이 무너진다.
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결국 B2B든 B2C든 산업 생태계 밖에서 지속적으로 사용과 투자가 이루어져야 하고 실제 AI산업의 C들은 다가오는 산업의 멸망을 막기 위해 이걸 찾느라 세계를 뼈빠지게 돌아다니는걸로 보임. 하지만 초기 열광적 분위기를 넘어 과연 효용을 제공하는가로 들어서면 자본 유입이 빠르게 줄어들게 됨.
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다만 향후 6개월 이내에 저 천문학적 간극을 메우긴 어려우니 결국 AI프론티어 회사들이 앞다퉈서 자사 가치를 엄청나게 부풀려서 IPO를 가는거고 엄청난 자금 이동이 다른 산업계를 전부 휩쓸리게 할 것임.
이젠 정말로 방주를 준비할 때임. 지금 준비해도 때를 맞출 수 있을지. https://t.co/FMGF4eLeDY
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

AI 산업의 위기 징후를 다룬 Serio님의 분석은 현재 시장의 심리적 불안과 구조적 모순을 날카롭게 짚어내고 있습니다. 다만, 프론티어 기업들의 하이퍼스케일 실패나 B2B 지출 감소, 그리고 장비 공급자와 수요자 간의 순환출자 구조 등은 구체적인 데이터나 공식 문서로 입증된 사실이라기보다 시장의 흐름을 읽어낸 개인의 통찰에 가깝습니다. 따라서 언급된 개별 현상들은 현재로서는 객관적 근거가 부족한 '확인 필요' 상태의 주장으로 보아야 합니다.

그럼에도 불구하고 효용성 증명 실패 시 자본 유입이 급감할 것이라는 논지는 설득력이 있으며, 이는 닷컴 버블의 전례를 통해 유추할 수 있는 합리적 의심입니다. 특히 향후 6개월 내 IPO를 통한 가치 부풀리기가 다른 산업계에 영향을 줄 것이라는 예측은 구체적인 시점과 경로가 제시되지 않아 추측의 영역에 머물러 있습니다. 결국 이 분석은 확정된 사실의 나열이라기보다, 거품 붕괴의 가능성을 경고하는 하나의 가설적 시나리오로 이해하는 것이 적절합니다.

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THREAD ESSAYX THREAD ARCHIVE

내가 맥이 한대도 없으니 맥 환경에서 LLM 이 어떤 서빙 환경인지 알기 어렵네. 다만 건너건너 보고 있는 입장에선 작동 구조상 프리필 딜레이가 크고 이게 램이 커도 큰 모델을 서빙하는데 한계로 다가오는 듯. MLX

2개 글 2026.06.04

Serio의 X 스레드

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

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내가 맥이 한대도 없으니 맥 환경에서 LLM 이 어떤 서빙 환경인지 알기 어렵네. 다만 건너건너 보고 있는 입장에선 작동 구조상 프리필 딜레이가 크고 이게 램이 커도 큰 모델을 서빙하는데 한계로 다가오는 듯. MLX 가 힘을 내야 하는데 여전히 꽤 불안정한 거 같고.
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그래서 사실 대부분의 맥 유저가 16g 램 사용자인 상황에서 gemma4 12B dense는 꽤 의미가 있을 거라고 생각함. 그런 분들에에 26B나 31B, 27B나 35B는 전부 무거운 모델들이니까. 그리고 큰 기대를 하지 않으면 이정도 정확도는 다양한 부분에서 보조적으로 사용할 수준은 됨. 메인은 아니지만.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 맥 환경의 LLM 서빙 구조상 프리필 딜레이가 크며, 이것이 램 용량과 관계없이 대형 모델 서빙의 한계로 작용한다고 주장하셨습니다. 다만 MLX의 불안정성이나 구체적인 딜레이 수치에 대해서는 공식 문서나 저장소에서 직접적으로 명시된 바가 없어, 기술적 정황에 기반한 개인적 견해에 가까우므로 추가적인 확인이 필요합니다.

반면, 16GB 램 사용자가 많은 맥 유저 환경에서 Gemma 4 12B 모델이 상대적으로 가벼워 실용적일 것이라는 판단은 모델 크기와 하드웨어 제약의 상관관계 측면에서 타당한 분석입니다. 26B 이상의 모델들이 주는 물리적 부담을 고려할 때, 보조적 도구로서의 활용 가능성은 충분히 설득력이 있습니다. 다만 모델의 정확도가 구체적으로 어느 수준까지 보조적인 사용이 가능한지는 사용자의 기대치에 따라 달라질 수 있는 주관적 영역입니다.

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