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난 Gemini 3.5 의 지식컷오프 2025.1월을 존중함.

3개 글

Serio의 X 스레드

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

  1. 1

    난 Gemini 3.5 의 지식컷오프 2025.1월을 존중함.

    2025년 이후로 인터넷엔 AI 글/컨텐츠가 범람했고 이로 인한 AI 컨텐츠 재생성 > 데이터 열화가 판을 치기 시작했음.

    즉 구글은 인간이 만들어 낸 자체 데이터셋의 정제와 증류를 하고 있다는 말이 됨.

    그게 좋은 모델을 만들어 내는 건 둘째치고.

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  2. 2

    그래서 기초 모델 학습에는 오히려

    • 잘 만들어진
    • 사람이 만들어낸
    • 꼼꼼히 정제한

    데이터셋으로 학습과 증류를 진행하는 게 맞다고 생각함. 클로드의 파나마 프로젝트는 그런 데이터 정제의 결정판임. 그래서 클로드가 진보 문학소녀(?)가 되버린거고.

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  3. 3

    앞으로 구글의 할 일은 그렇게 학습된 모델이 데이터컷 이후 현실의 세계를 다시 인식하고 활동할 수 있는 중간다리를 만드는 일이라고 봄. 그리고 곧 할 수 있을 것이라고 판단함.

    다만, 문어발처럼 마구잡이로 상품을 늘리는 건 좀 자제해 줬으면 좋겠음.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Gemini 3.5의 지식 컷오프 시점을 근거로 AI 생성 콘텐츠로 인한 데이터 열화 가능성과 구글의 데이터 정제 전략을 분석하셨습니다. 다만, 구글이 의도적으로 인간 데이터셋만을 정제하여 증류하고 있다는 주장이나 클로드의 특정 프로젝트가 '진보 문학소녀' 같은 성향을 만들었다는 분석은 공식 자료로 입증된 사실이라기보다 개인의 해석에 가깝습니다. 특히 파나마 프로젝트의 구체적인 영향력과 모델의 성향 사이의 상관관계는 현재로서는 확인이 필요한 영역입니다.

향후 구글이 데이터 컷 이후의 현실 세계를 인식하는 중간다리를 구축할 것이라는 전망 역시 구체적인 기술적 근거가 부족한 추정의 단계입니다. 그럼에도 불구하고 무분별한 상품 확장을 경계해야 한다는 지적은 시장의 효율성 측면에서 유의미한 통찰이라고 생각합니다. 결국 모델의 성능 향상은 양적인 데이터 확장이 아니라, 정교하게 정제된 고품질 데이터의 확보와 이를 현실 세계에 연결하는 정밀한 인터페이스 구현에 달려 있습니다.

원문 해석확인 필요

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이정도면 속도만큼은 정말 실사용 영역이네.

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/2057411222828716538

2026-05-21

이정도면 속도만큼은 정말 실사용 영역이네.

Qwen 3.6 27b + Lmstudio + opencode https://t.co/2cXVYHxFX0

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Qwen 3.6 35b + Lmstudio + opencode https://t.co/zaU5PzFtOg https://t.co/DkFz1ChXI7

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tweet media

최종 3종.

다만, 컨텍스트 크기 늘어나는 거에 비교해서 프리필 시간이 길어지기 때문에 어떤 작업에 어떻게 쓰느냐는 고민해 볼 필요는 있음.

오케스트레이션 에이전트가 있고, 작업 영역으로 짧은 컨텍스트의 작업을 태워 보내는 작업은 분명히 MTP가 강점이 있으리라 판단함. https://t.co/4M2Sz1BkSl

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tweet media

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen 3.6 모델과 LM Studio, OpenCode의 조합을 통해 로컬 LLM의 추론 속도가 실사용 가능한 수준에 도달했다고 주장합니다. 특히 MTP(Multi-Token Prediction) 기술이 짧은 컨텍스트 작업에서 강점을 보일 것이라는 분석을 덧붙였습니다. 다만, 컨텍스트 크기 증가에 따른 프리필(pre-fill) 시간의 지연 문제는 사용자가 직접 고민해야 할 지점으로 지적하며 기술적 한계를 함께 언급했습니다.

하지만 제시된 속도 향상 수치나 실사용 가능 여부는 개인의 하드웨어 환경에 따라 달라지는 주관적 경험치이며, 이를 뒷받침할 객관적인 벤치마크 데이터는 원문에서 확인되지 않습니다. MTP의 효율성에 관한 판단 역시 특정 작업 영역으로 한정한 개인의 추론일 뿐, 공식 문서나 기술 자료를 통해 검증된 보편적 사실로 보기에는 근거가 약합니다. 따라서 해당 주장은 실제 구현 환경에 따른 개별적 사례로 이해해야 하며, 일반적인 성능 지표로서의 가치는 추가적인 확인이 필요합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

Google AI

Gemma

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

공식 문서

LM Studio

Documentation

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

공식 문서

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Qwen 3.6 의 리즈닝을 강제 해제시키는 법.

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/2057370553091297399

2026-05-21

Qwen 3.6 의 리즈닝을 강제 해제시키는 법.

(사실 리즈닝 타레가 너무 사소한 질문에도 과도하긴 해.)

{% set enable_thinking = false %}

를 프롬프트 탬플릿 제일 위에 집어넣을 것. https://t.co/xIi21R2D3J

원문 보기

tweet media

그리고 언슬로스 기본 권장사항

https://t.co/4mhfzpGB3K

--temp 0.7 \

--top-p 0.8 \

--top-k 20 \

--presence-penalty 1.5 \

--min-p 0.00 \

--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 \

--chat-template-kwargs '{"enable_thinking":false}'

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와 Q8 의 경우 기존에는 가능했던 192K 가 48G Vram 풀오프로딩 불가능이다.

그냥 160K 로 해야할듯. https://t.co/fCjgqUzzIl

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tweet media

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님이 제시한 Qwen 3.6의 리즈닝 강제 해제 방법 중, 프롬프트 템플릿 수정과 언슬로스(Unsloth) 권장 설정값 및 VRAM 오프로딩 제한에 관한 내용은 기술적 구현 가능성이 있는 구체적인 수치와 설정법을 담고 있습니다. 다만, 리즈닝 과정이 사소한 질문에도 과도하다는 인식은 사용자의 주관적 경험에 기반한 판단이며, 제시된 설정값이 모든 환경에서 동일한 효과를 낸다는 점은 공식 자료로 완전히 검증되지 않았기에 확인이 필요합니다.

특히 Q8 양자화 모델의 컨텍스트 윈도우가 192K에서 160K로 제한된다는 주장은 특정 하드웨어 환경에 국한된 결과일 가능성이 큽니다. 이는 일반적인 모델의 사양이라기보다 개별 시스템의 메모리 한계로 인한 현상으로 보이며, 보편적인 사실로 받아들이기에는 근거가 부족합니다. 따라서 해당 설정들을 적용하기 전, 자신의 시스템 환경과 공식 저장소의 최신 업데이트 내역을 대조해 보실 것을 권합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

팩트 체크 & 근거 자료

ggml-org

llama.cpp repository

기술 구현과 변경 이력을 확인할 수 있는 원 저장소입니다.

원 저장소

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

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아 개웃긴다. 🐕

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

  1. 1

    아 개웃긴다. 🐕

    Antigravity 그래 실력 한 번 보자. 해서

    “UI 한글패치 만들어라. 적용해봐라 하니까”

    100% 적용 가능합니다! 해놓고 에러 나서 Codex 로 구조중.

    ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ https://t.co/bkhZD1jBcr

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  2. 2

    Codex 5.5 는 설치된 안티그래비티가 새벽에 새로 나온 Antigravity 2.0 을 바로 알아채서 작업을 하는데 Antigravity 는 자기가 2.0 인줄 모른다.

    여기서 게임 셋 아닌가?

    구글은 이따위로 할꺼면 IDE 짐 싸라. 커서랑 Kimi가 당신들보다 잘 하지 싶다. https://t.co/xiQ8wjnU1R

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Antigravity의 UI 한글 패치 적용 실패와 버전 인식 오류를 언급하며 구글의 IDE 경쟁력 저하를 주장하셨습니다. Codex 5.5가 최신 버전인 Antigravity 2.0을 즉각 인지하여 작업을 수행했다는 점은 기술적 특이점으로 보이나, 정작 Antigravity 본체는 이를 인지하지 못했다는 구체적인 정황은 제공된 1차 자료만으로는 사실 여부를 확정하기 어렵습니다. 특히 특정 모델의 성능 부족을 근거로 구글의 IDE 시장 퇴출을 논하는 부분은 개인의 주관적 평가가 강하게 투영된 영역입니다.

결과적으로 Antigravity의 동작 오류와 버전 인식 문제는 개별 사례로서의 '확인 필요' 단계이며, 이를 기반으로 커서(Cursor)나 Kimi와의 우위를 단정 짓는 논지는 근거가 다소 약합니다. 다만, AI 에이전트 간의 정보 동기화 속도 차이가 사용자 경험에 직접적인 영향을 준다는 점은 시사하는 바가 큽니다. 기술적 결함이 시장의 패권 교체로 이어진다는 주장이 성립하려면, 단순한 에러 사례를 넘어선 구조적인 성능 지표의 비교 분석이 선행되어야 할 것입니다.

원문 해석확인 필요

Serio의 X 스레드

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  1. 1
    ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 수고하셨습니다 안티그래비티 그리고 구글. https://t.co/kjpSu7mrde
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  2. 2
    Antigravity 1시간 소감 https://t.co/2WaK00IB4X
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  3. 3

    빠르다고 다가 아님. 외형이 세련된 게 다가 아님

    • 권한을 바로 통제할 수 있는가?
    • 판단과 작업을 신뢰할 수 있는가?

    아무리 판단을 깊고 빠르게 한다 한들 틀린 지식에 고집이 쎄면 쓸 수 없음. Gemini 2.5, 3에서도 틀린 지식에 꽂히는 순간 몇번을 지적해도 모델은 계속 환각에 빠져들어갔음.

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  4. 4
    권한 설정을 물어보는데도, 한글 패치 설정 방법을 물어보는데도 빠른 대답에 매몰되어 제대로 확인도 안하고 구버전 세팅 정보를 던지는 모델을 유저가 신뢰하고 작업을 맏길 수 있을 거라고 생각함? 첫 사용자 경험이 이럴진데 ‘우리 애는 조금 설명하면 빠르게 잘 해요’ 라고 믿고 할 수 있겠음?
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 구글의 제미나이(Gemini) 최신 모델들이 빠른 속도와 세련된 외형에도 불구하고, 환각 현상과 잘못된 정보 고집이라는 치명적인 신뢰성 문제를 안고 있다고 주장합니다. 특히 권한 설정이나 한글 패치 방법 등 구체적인 세팅 정보에서 구버전 데이터를 제공하는 등 사용자 경험이 저하되었다는 점을 지적하며, 속도보다 정확한 판단과 통제 가능성이 우선되어야 함을 강조합니다.

다만, 제시된 Codex 1차 자료 검토 브리프를 보면 해당 주장들의 검증 결과가 '부분적(partial)'으로 나타나며, 구체적인 오류 사례가 공식 문서로 입증되었는지는 확인이 필요합니다. 개별 사용자의 경험적 사례는 구체적이나, 이를 모델 전체의 일반적인 결함으로 확정 짓기에는 근거가 부족하므로 추가적인 기술 검증이 수반되어야 할 것입니다. 결국 기술적 완성도는 단순한 응답 속도가 아니라 정보의 정확성과 신뢰도에서 결정된다는 논지는 타당합니다.

원문 해석확인 필요

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X post 2056819399122919430

2개 글

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  1. 1원문 보기
  2. 2

    근데 안티그래비티까지 리뉴얼해서 내놓은 거 치곤 코딩 성능이 여전히… 음… 흠.

    벤치만 보면 여전히 말하는 앵무새 이상의 역할을 할 수 없을 거 같은데. 앵무새 역할은 오히려 더 저렴하면서도 충실하게 잘 해낼 거 같지만.

    만들어놓은 AI 에이전트/봇들에 넣는 용도론 적합할듯.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 최근 리뉴얼된 안티그래비티의 코딩 성능이 기대에 미치지 못한다는 개인적인 견해를 밝히셨습니다. 특히 벤치마크 결과만으로는 단순 반복적인 답변을 내놓는 수준에 그칠 가능성이 크다고 보셨으며, 오히려 저렴한 비용으로 봇이나 에이전트에 활용하는 용도가 적합할 것이라는 분석을 덧붙이셨습니다. 다만, 해당 주장을 뒷받침할 구체적인 수치나 공식적인 성능 지표 등의 외부 자료는 현재 충분히 확인되지 않는 상태입니다.

따라서 이번 기록은 객관적인 제품 검증이라기보다 실제 운용 과정에서 느낀 주관적 경험과 해석에 가깝다고 판단됩니다. 코딩 성능의 한계나 앵무새와 같은 반응 방식에 대한 언급은 개별적인 사용 환경에 따른 체감일 수 있으므로, 일반적인 성능 확정으로 보기에는 근거가 부족하여 추가적인 확인이 필요합니다. 그럼에도 기술적 제약과 모델의 특성을 파악하려는 시도는 로컬 LLM 운용 기록으로서 유의미한 관찰이라 생각합니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

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  1. 1

    엔트로픽이 AI교육자 찾고 있었는데 그게 카파시 선생을 위한 자리였을 줄이야. 물론 선생 정도의 현인이면 선택에 이유가 있었으리라 생각하지만

    거길 왜 굳이?

    앞으로 더 많은 AI의 발전을 이끌 수 있을 보석같은 지식들이 커텐 너머로 사라질 것 같지만.

    그냥 뭐 아쉽게 된거지.

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  2. 2

    사실 AI의 발전을 위해 카파시 선생이 공개적으로 내놓은 많은 지식들을 우리들이 그저 포크해 쓰기만 바빴지, 그의 우수한 혜안에 대해서 우리들이 인정과 선망 외에 어떠한 기여를 했는지는 생각해 볼 필요가 있음.

    다만 그 선택이 지식의 제한과 독점을 원하는 엔트로픽인 것이 무척 아쉬울 따름.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 엔트로픽의 사전 학습(pre-training) 팀에 합류했다는 사실은 본인의 X 게시물과 테크크런치(TechCrunch) 보도를 통해 명확히 확인됩니다[s-karpathy-x, s-techcrunch-karpathy]. 다만, 그의 합류가 곧바로 지식의 제한이나 독점으로 이어질 것이라는 Serio님의 우려는 구체적인 근거가 부족한 가치 판단의 영역입니다[s-x-original]. 엔트로픽이 폐쇄적인 운영 방식을 취하고 있는지는 맞으나, 카파시 개인의 지식 공유 활동이 중단될지는 아직 확인이 필요한 부분입니다.

그럼에도 불구하고 오픈소스 정신을 실천해온 교육자가 기업 내부로 들어갔을 때 발생할 '지식의 커튼' 현상은 충분히 논의될 가치가 있는 지점입니다. 단순히 인재 영입이라는 결과보다, 그가 가진 혜안이 공개적인 생태계가 아닌 기업의 이익을 위해 우선 소비될 가능성에 대한 아쉬움은 타당해 보입니다. 결국 이번 이동이 AI 발전의 가속화가 될지, 혹은 지식의 파편화가 될지는 향후 그가 보여줄 행보에 달려 있습니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

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AI 사용이 무조건 좋다 틀림. 무조건 나쁘다도 틀림.

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  1. 1

    AI 사용이 무조건 좋다 틀림. 무조건 나쁘다도 틀림.

    사람은 편한 데로 변하기 마련. 더 나은 더 편한 거 추구하다가 혁신이 나왔고 그게 변화를 불러옴.

    그래서 AI 를 사용하되 가급적 전 과정을 지켜보는 게 좋음. 최소한 보고, 결과 확인, 책임 셋은 필요함.

    그것도 못 할거 같으면 쓰지 말고.

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  2. 2

    사실 아직도

    localhost:3000 npm run dev

    모루게쏘요 응애

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

AI의 효용성을 이분법적으로 나누지 않고, 사용자의 감시와 책임이라는 전제 조건을 강조한 Serio님의 관점은 타당합니다. 특히 결과 확인과 책임의 필요성은 UNESCO가 강조하는 인간 중심의 접근 방식(s-unesco-genai) 및 OWASP가 제시한 출력값 검증의 중요성(s-owasp-llm)과 궤를 같이하며, 이는 기술적 안전장치 없이는 AI 활용이 위험할 수 있다는 사실을 뒷받침합니다.

다만, 책임질 능력이 없다면 사용을 제한해야 한다는 결론은 개인의 선택 영역에 가깝기에 공식적인 표준으로 확정 짓기에는 근거가 다소 약합니다. 또한, 특정 개발 환경(localhost:3000 등)에 대한 이해도 부족이 AI 오남용으로 이어진다는 상관관계는 구체적인 데이터로 증명되지 않은 개인적 견해이므로 추가적인 확인이 필요합니다. 결국 AI의 가치는 도구 자체가 아니라 이를 통제하는 인간의 역량에 달려 있다는 점이 이 논평의 핵심입니다.

원문 확인근거 분리판단 정리

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/goal

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  1. 1

    /goal

    • 그동안 작성한 문서들과 마일스톤을 바탕으로 (워크스페이스) 의 작업을 진행할 것.
    • 마일스톤 문서의 내용이 다 진행되면 계획/마일스톤을 바탕으로 평가기준을 세워 작업 평가를 진행할 것.
    • 평가점수가 95/100이 넘지 못하면 보완을 위한 새 계획 문서를 만들어 작업을 반복 진행. https://t.co/Kg9R9swMzB
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  2. 2
    • 추론 수준을 Medium 줬음.
    • Medium 으로 어디까지 작업을 고도화하는지 점검
    • 속도 기본으로 작업을 계속 수행하면 시간당 들어가는 토큰 확인. 작업 지속성 확인.
    • 5.4는 medium 도 충분했는데, 5.5 는 어떨지.

    목표는 고전 게임 Z 의 UX 개선 모드팩 제작. 순전히 주말의 취미활동.

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  3. 3
    일반적으로 아무도 찾지 않을, 하지 않을 것을 나와 AI와 둘이 오로지 나 쓰려고 작업함. 이거야말로 AI의 진정한 순기능 아닐지. https://t.co/LKdVwb5EtB
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  4. 4

    사실 Qwen 3.6 27b 로 작업하고 싶었는데 그래서 Codex 와 연동도 해 두었는데

    Codex 로컬 프로바이더 연결이 아직 애매스기

    • 5.5 Medium의 토큰 소비가 생각보다 적은 관계로

    일단 Gpt 5.5 로 선행작업. 이후 Codex+Local LLM 연동 안정화되면 Qwen 3.6 27b 로 고전게임 UX튜닝/컨버팅 해봐야지.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 고전 게임 Z의 UX 개선 모드팩 제작이라는 개인적 목표를 위해 GPT 5.5와 로컬 LLM인 Qwen 3.6 27b를 교차 활용하며 작업 효율과 토큰 소비량을 점검하고 있습니다. 특히 추론 수준을 'Medium'으로 설정해 작업 고도화 가능성과 지속성을 확인하려는 시도는 구체적인 운용 기록으로 보입니다. 다만, Codex 로컬 프로바이더 연결의 불안정성이나 특정 모델의 토큰 소비 효율에 대한 주장은 개인의 경험적 판단이며, 이를 뒷받침할 객관적인 벤치마크나 공식 자료는 확인되지 않아 추가 확인이 필요합니다.

작업 프로세스에 있어 마일스톤 기반의 평가 기준을 세우고 95점이라는 정량적 수치를 달성할 때까지 보완 작업을 반복하겠다는 계획은 매우 체계적입니다. 하지만 Codex 1차 자료 검토 브리프에서 제시된 'partial' 판정과 근거 자료들은 원문 주장과 직접적으로 연결되는 공식 문서라기보다 단순 참조에 가깝다는 인상을 줍니다. 결국 이번 기록은 기술적 재현 가능성보다는 AI를 개인의 취향에 맞게 활용하는 사용자 중심의 시행착오 과정에 가깝다고 판단됩니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트

Serio의 X 스레드

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

  1. 1

    미트소스 아니 미소된장국 나오면 써보긴 하겠지만 큰 기대는 안함.

    어짜피 그들이 가진 컴퓨팅으론 퍼스널 유저는 제대로 된 작업 하나 할수도 없을 테니깐.

    맥스20플랜으로도 금방 제한 녹아내려 뭐 하나 제대로 못하도 끝나는 트윗이 폭주할 거라고 예상함.

    아마 그때가 버블의 폭발일지도.

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  2. 2

    그래서 아마 기존 플랜에 포함 안되고 별도의 api로 유료 호출로만 사용 가능하개 나올 수도 있음. 아마 이게 가능성 높음.

    충분한 💰 부담할 수 있는 사람만 써라.

    근데 이미 Opus도 Gpt보다 호출 비용 비싸면서도 능력은 떨어짐. 그런데 미트소스가 별반 차이 없다는게 밝혀지면? 🤔🫠🙃

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  3. 3

    그동안 열심히 패 안 까고 광만 팔았는데 이제 구글 서밋 다가오고 Gpt 5.6 나오니 패 깔 때가 다가왔는데 이젠 자기도 자기가 가진 패가 광인지 사쿠라인지 모르는 거 같음.

    사쿠라면 아마 엔트로픽은 지옥을 보겠지.

    근데 정말 광이라도 문제임. 그럼 버블이 진짜 걷잡을 수 없이 커질 테니까. https://t.co/bhrtUjxT0N

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  4. 4

    그래서 “Gpt 5.5 pro 랑 엎치락 뒷치락 하면서 특정 부분에서만 조금 좋은 정도” 로 드러는게 딱 좋음.

    적당히 뚜드러 맞고 ‘다음엔 잘하자’ 가 가능해 지니까.

    근데 그러기엔 또 너무 멀리까지 와 버렸다.

    남해함대 엔론 서브프라임

    인간의 욕심은 끝이 없고 같은 실수를 반복한다.

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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

해당 글은 엔트로픽의 차세대 모델 출시를 앞두고 컴퓨팅 자원의 한계와 비용 구조, 그리고 시장의 거품 가능성을 제기하고 있습니다. 특히 기존 Opus 모델의 비용 대비 효율성 저하와 API 기반의 유료화 가능성은 현재의 모델 운영 방식과 가격 정책을 통해 어느 정도 추론 가능한 영역입니다. 다만, 특정 모델의 성능이 타사 모델 대비 낮다는 주장이나 향후 출시될 모델의 성능 수준에 대한 예측은 객관적인 벤치마크 데이터가 부재한 상태에서의 개인적 견해에 가깝습니다.

구글 서밋이나 GPT의 차기 버전 출시와 맞물려 엔트로픽이 처한 전략적 상황을 분석한 점은 흥미로우나, 이를 '버블의 폭발'이나 '남해함대' 같은 역사적 경제 위기에 비유한 논거는 지나치게 비약적이며 근거가 약합니다. 모델의 성능이 특정 수준에 머물러야 시장이 안정될 것이라는 전망 역시 주관적인 희망 섞인 추측에 불과하므로 구체적인 시장 지표를 통한 확인이 필요합니다. 결국 기술적 실체보다 기대감이 앞선 시장 상황에 대한 날카로운 문제 제기이지만, 결론으로 도출한 파멸적 시나리오는 논리적 비약이 큽니다.

원문 해석확인 필요