많이들 버블을 보며 다음번에는 저 버블 내가 타서 부자가 되겠다고 생각하지만 버블을 대비하면서 존버농사를 짓는 사람은 극소수에 불과하고 대부분 오르는 주가를 보고 FOMO 와서 버블의 중후반에 타 나락으로 떨어진다.

성공한 투자도 성공한 후에 포장되어 평범한 사람들을 망치는 것이다. https://t.co/76ndtrbPwI

IMF에도, 2008년에도, 2017년 코인 광풍에도, 코로나 때도 본질을 잊은 많은 사람들이 나락으로 떨어지는 것을

나는 보았다.

이번에도 이 또한 지나갈 것이고 나는 아마 폭풍이 지나간 뒤 남은 잔해 속에서 쓸만한 것을 찾아 뒤적거리고 있을 것이지만.

로마가, 당이, 명이, 청이 멸망하더라도 주변국에 큰 영향을 줄 지언정 인류 문명이 멸망한 것은 아니었다는 것. 오히려 썩어버린 제국의 몰락은 주변에 다른 문명을 꽃필 씨앗으로 작동하기도 했다는 것을 기억할 필요가 있음.

그리고 Oai 는 몰라도 엔트로픽은 멸망의 업보를 충실히 쌓는 중이고.

중국은 물론 앞으로도 증류도 하겠지만, 재귀학습을 통한 모델 학습을 시킨 이후 결과물의 판별하는 목적으로 페이블/Sol 을 사용할 가능성이 높음.

비용이 많이 드는 부모 모델 증류를 더이상 외부에 할 필요가 없다는 판단이 최근 설 정도로 일부 중국 모델은 발전했다고 판단함.

Kimi3 발표. 가격이 조금 아쉽네.

입력 3달러 / 출력 15 달러. 기존 2.7의 2배.

물론 기존 Opus / Gpt 보다 싸긴 한 건데, 중국 모델에 기대되는 수준의 가격은 아닌 듯 하네요.

시간이 지나면 좀 떨어지려나. 지금 오픈라우터에도 kimi 가격의 절반으로 제공되니. https://t.co/IXjf5HDm1r

그동안 파싱에서 그 어떤 전용 1~5B 모델들도 Gpt 5 mini를 이긴 적이 없는데 이건 좀 다르려나.

벤치는 이긴다 말하지만 실제 결과는 달랐음. 한글 문서 이미지 기반 파싱은 그 어떤 툴/모델도 Gemini / Gpt 를 대부분 뛰어넘지 못했음.

그래서 이미지 기반 문서 파싱 모델이 나와도 시큰둥함.

맨날 대단하다 말하던 PaddleOCR 은 정말 실망 그 자체였고.

그나마 쓸만한게 MinerU 였는데, 잘 될때는 괜찮은데 한번 인식 무너지면 복구가 불가능할 정도로 문서가 망가져서 꼭 Fallback 을 둬야만 했음.

그래서 로우 파라미터 OCR에 큰 기대를 안함.

그냥 영상만 봐도 기본 목적은 달성했으나 품질의 완성도가 좀 낮은게 보이네. 특히 중국 모델들의 특징인 높은 디자인 완성도가 낮아지는게 드러남.

하지만 기본 목적은 달성하는데 문제가 없잖어?

한잔해.

Dgx Spark 1기에서 약 10~13Tok/s 의 디코딩 속도가 나온다는듯.

• 훈위안Hy3의 성능을 생각해보면, 한번쯤 돌려볼만 할 수도.
• 메모리 때문에 Spark X2 머신 쓰시는 분들은 좀 더 빠르게 돌릴 수 있을듯.

페이블 5는 추론비용이 비싸다기보단, 가격에 본인들의 희망사항이 잔득 붙은게 아닌가 추정.

‘우리쯤 되니 이 정도 가격 붙여도 쓰지 않을까? 어짜피 B2B는 이제 우리가 ‘장악’ 했는데?’

이 쯤이면 교만이 숨쉬는 수준.

그러니 사람들이 비용 아끼려고 페이블에 사이드킥으로 붙여서 페이블은 오로지 설계/감리만 시키고 실제 구현은 Gpt/Gork/Glm 등 저렴한 레벨로 내려가 버리는 오케스트레이션에 더욱 심혈을 기울이게 됨.

뭐, 어찌보면 기술 발전에 기여를 했다고 봐야하나.

만들어 놓고 굉장히 잘 쓰고 있는게 윈도우 인덱싱 Mcp/스킬인데, 윈도우를 쓰시는 개발자 분들이 많이 없어서 아쉬움.

https://t.co/9qCFXxaB8d

만약 윈도우를 쓰시고 계시다면, 이 고양이는 파일을 잘 찾습니다. 한번 써 보세요. (정확히는 고양이가 아니라 Everything 이 찾는 거지만) https://t.co/vAzW9nV1II

특히 윈도우 인덱스 시스템 + Everything의 함수들을 이용해 파일을 검색하기 때문에 파일 검색과 관리에 높은 효율을 보여줍니다.

100메가 이상의 파일들을 찾아보라고 한 결과 Codex 가 2분 30초 만에 400개 파일의 목록을 불러서 리스트 업 하고 있네요. https://t.co/x22FN3QvnP

Gpt_Codex_Hwp 를 배포합니다.

https://t.co/twonjhjubG

Chatgpt app(구 Codex) 에서 Hwp 를 읽고 편집할 수 있는 플러그인입니다. 아직 초기버전이라, 의존성이 많아 좀 무겁습니다. (최적화 중)

제작에 여러 오픈소스 저장소가 도움이 되었습니다. 이 자리를 빌어 다시 한 번 감사드립니다. https://t.co/bdPCbp0bK4

마크다운으로 만들어진 텍스트에 표, SVG, Gpt로 만들어진 그림 등을 hwp 문서에 포함시켜 최종 문서로 만드는 구조로 이루어져 있습니다.

모쪼록 도움이 되었으면 좋겠습니다.

결국 페이블은 크래딧 채워서 쓰고, 오푸스/소넷을 구독제로 쓰라는 구조로 갈 거 같은데. B2B로 돈 좀 잘 만지고 있어서 아직 바꿀 유인이 없다 생각하는 거 같긴 함. 요즘 기업들 죄다 GPT 비지니스 구독 끊고 클로드로 갈아타고 있다고 하니.

Api비용 본 기업들이 생각이 달라질 것이 문제지.

바로 도구로 사용하는 엔지니어들이 제일 빠르고 그 다음에는 중간 관리자 라인이고 의사결정을 하는 C 라인에 정보가 닿으려면 시간이 걸리니 회사의 Api 지출이 의미 있는 영역으로 나타나려면 최소 3개월에서 6개월은 걸리지 싶음.

엔트로픽이야 그 사이에 상장해 버리면 그만인 것이고.