미소스가 특별할 거 같진 않음.

• Gpt 5.4 는 병렬 작업으로 추론/성능을 끌어올리는 5.4 Pro 기능이 있음. 이는 옛날부터 있던 대표적 성능 향상 방식
• 미소스의 예상 성능향상폭은 gpt 5.4 > pro 의 성능 향상폭과 비슷.
• 엔트로픽은 프롬프트, 하네스 제어 및 튜닝에 강점이 있음.

• 그럼 역으로 자사의 정밀 제어 역량을 강조.
• 감당할 수 있는 수준의 성능향상 폭을 제시
• 뭔가 대단한 모델을 만든다고 블러핑
• 약간의 언플로 시장의 불안감을 조장

이러면 대단한 것을 만드는 것처럼 포장할 수 있음. 다만, 자신은 그렇게 행동할 수 있어도 타인의 행동을 통제할 수 없음.

• 중국 문샷은 kimi 2.6으로 오픈소스로 오푸스4.6 / Gpt 5.4 / Gemini 3.1 과 대등하게 경쟁할 수 있는 모델을 만들 수 있는 것을 증명했음.
• OpenAi는 5.5 모델을 준비중임.

이제 엔트로픽과 미소스가 자신을 증명할 차례임. 우리는 언플만 하다 망한 회사를 많이 봐 왔음.

내가 엔트로픽을 신뢰하지 않는 이유는 그들이

‘성공하기 위해선 뭘 해도 상관없다.’

라는 모럴 해저드에 빠져 있기 때문임. 집단 공통의 이념이 이러면 그 다음은 그들의 제품이 망가짐

https://t.co/N92fnVn1D6

프로그래머를 해고하면 당신 회사는

AI 클라우드 사용 : 사람 쓰는것보다 토큰값이 많이든다! 로컬 AI (로우파라메터) 사용 : 왜이렇게 멍청해? 로컬 AI (하이파라메터) 사용 : 장비값이 왜이리비싸?

의 무한반복에 빠지게 됩니다 ^^;; 사람이 생성하는 토큰이 아직 싸고 품질이 좋습니다.

요 몇일 로컬 LLM 상담이 몇건 오는데 사기 치긴 싫으니까 제대로 상담해주니 전부 자기 상상하곤 다른지 손서레를 치면서 가더군요.

다들 생각보다 진짜로 아는게 잘 없는데

• 그것보다 자신들 기술조차도 잘 모르는 회사가 많은데 로컬 LLM 도입 기술상담이나 해주고 다닐까.

1회 상담 50만원!

한다면 신청할 회사가 정말 있을까용??

다들 그냥 쓰던 클로드/지피티/재미나이한테 물어보고 말 거 같은데용 ㅋㅋㅋㅋ

600억 달러로 컴퓨팅자원을 확장하거나 600억 달러로 오픈소스 진영에 투자하거나 600억 달러로 자율/로봇공학 연구를 하는 대신

600억 달러로 아무도 안쓰고 안쓰게 될 IDE 를 인수해 돈잔치 하게 만들어 주고 엔트로픽하고 소송 가능성에 대비하기

이 얼마나 바보같은 행동이냐 ㅋㅋㅋ

그 돈이면 미니맥스/지푸/문샷 셋 중 한 회사의 주인이 될 수 있을것인데

아니 셋 다 살수도있을까?

Qwen 3.6 plus 35B 를 쓰면 체감상 성능은 Gemini 2.5 flash 에서 3.0 Flash 사이의 어딘가이다

분명히 응답/지식수준은 꽤 있고 툴 콜링도 그럭저럭 하고 잘 하는데 너무 환각에 휩게 휩쓸린다.

하지만, 로컬에 일단 어쨋건 조금이라도 일을 할 수 있는 모델이 하나 있다는건 믿음직하다.

그리고 디자인은 확실히 GPT보단 잘한다. 그거하난 확실하다.

GPT 가 조교를 하면 프롬을 잘 주면 리즈닝 너무하다가 함정에 빠지니 뭐니 말이 많은데 그냥 깡으로 해주는게 최고다.

Qwen 3.6 plus 35b 는 좀 미흡해도 깡으로 해낸다. 그게 중요한것.

https://t.co/57PwF2EvAt https://t.co/gt0RJhZlqX

LG는 오래전부터 열심히 노력해 왔고, 꾸준히 노력하는 모습은 보기 좋다. 다만, Qwen 3.5 27b보다 성능이 빠진다면 접근 방법을 바꿔야 한다.

당장 할 수 있는 건, 아파치 2.0. 본인들이 홍보를 할 수 없다면 Unsloth 에라도 태워야 함.

Gemini 3.1 이 높은 벤치와 다르게 신뢰/지속성이 떨어지는 것을 이해하는 것은 어렵다.

하지만, https://t.co/2jhtzqZCiO 을 보면 짐작은 할 수 있다. 구글은 AI를 백화점으로 만들고 있다.

백화점에는 모든게 있다. 하지만 스탈린이 이렇게 말했지. ‘동무는 전차에 백화점을 차리려 하시오?’

통합은 매력적. LLM의 뜻을 생각하면 더욱 AI에 모든 걸 엮고 싶을 것이다. 하지만 모든 것을 할 수 있다는 것은, 아무것도 할 수 없다는 말과 같다.

Lagacy와 작별하는 것은 어렵지만, AI만 떼서 독립시키는 것은 충분히 가능할 것이다.

그들은 언제쯤 이걸 알아차릴까. ‘겨울전쟁’에서 패배하면?

바이브코딩 확산, GGUF 가 부상하면서 낡고 구닥다리라 생각했던 llama.cpp 가 다시 로컬의 메인으로 복귀하는걸 보는 건 꽤 신선한 경험임. Lmstudio의 개선, 미래라 생각되었던 vllm과 sglang이 발전이 더뎌지는 것도 의미가 있지만

Ollama 는 너무 심각하게 망가졌다. 다시 회복하지 못할 정도로.

AI 시대에 인공지능이랑 일해도 PM 이 저처럼 띨띨하면

‘사단장님이 산을 새우라 하셨어.’ ‘사단장님이 세운 산을 옮기라 하셨어.’ ‘이산이 아닌가벼.’ ‘저산인가벼.’

는 뻔질나게 일어나는 일입니다. (한숨) https://t.co/yGnZAHTJGW

그래 인공지능이 만든 샘플 csv 파일을 검증 안한 내가 죄인이지…

어쩐지 해석/탬플릿/결과 너무 이쁘게 나온다 했어… https://t.co/nmcTsC2ReM

이럼 셋 중 하나임.

1. 모두 노력해서 만점을 받았다.
2. 측정 도구가 슬슬 한계에 도달했다.
3. 측정 도구의 오염으로 (측정도구 이해 등) 측정하려는 것을 더 이상 측정하지 못하게 됬다.

이상적인 건 1번이지만, 그럴 가능성은 낮음. ‘벤치를 위한 학습’을 시키고 있을 가능성이 매우 높음 https://t.co/z7KkJmgnMC

정조 치세가 임난 이후 후반기 조선의 최전성기라면 그게 ‘하향식 사회변화’의 한계로 볼 수 있음.

조선이 세계화와 체제 변화에 실패하고 일본이 메이지 유신에 성공한 이유는 사회 변화의 필요성을 실감했냐 하지 못했냐도 있음.

AI도 마찬가지임. 실감하고 절실한 자들만이 변화를 이끌 수 있음.

그런 의미에서 손정의의 crystal ai는 일본 사회와 시대의 방향을 잘 읽고 있다고 생각함. 다만, 그의 주변과 세계가 1980년대만큼 손정의를 잘 밀어줄 수 있을지는 모르겠음.

세계를 보고 필요성을 통감한 21세기의 지사들이 과연 사회의 변화를 이끌 수 있을지.