로컬 LLM 도구 비교 글이 자주 비슷한 결론으로 가는 이유
영어권 개발자 블로그에서 자주 보이는 Ollama·LM Studio·Jan 비교 글들이 결국 같은 결론으로 흘러가는 패턴을 짚고, 그 안에서 빠져 있는 모델 선택·fine-tuning·한국어 품질 문제를 한국 개발자 관점에서 정리. 도구 비교는 30%, 진짜 차이를 만드는 건 모델과 운영 시나리오 70%라는 게 핵심.
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Gemma 4 추론 3배 빨라진다는 발표, 한 번 뜯어봤음
Gemma 4 가족 전용 MTP 드래프터로 추론 속도가 최대 3배 빨라진다는 발표가 나왔다. speculative decoding 원리부터 발표 수치를 그대로 받으면 안 되는 이유, 그리고 RTX 3090 같은 컨슈머급 환경에서 이 향상이 실제로 얼마나 의미 있을지까지 따져봤다.
토큰 다 써서 오늘 일 못 한다는 사람이 늘고 있음
에이전틱 개발이 일상이 되면서 토큰 한도가 새로운 생산성 병목이 되어가는 중. 클라우드 단일 의존이 만든 redundancy 문제, pay-to-win 경쟁 구조, 로컬 모델이 지금 와있는 자리, 그리고 한국 개발자 입장에서 더 따끔한 부분까지 정리.
Mac 두 대 묶어서 80B 굴리는 Exo, 우분투에선 아직 한참 멀었음
Mac Mini와 MacBook Pro 두 대를 클러스터로 묶어 80B 모델을 70 tok/s 넘게 돌렸다는 영문 후기를 봤다. OpenAI 호환 API라 갈아끼우기는 좋아 보이는데, Linux 빌드는 아직 CPU 전용이라 우분투 서버 운영하는 입장에선 그림의 떡. 한국 1인 개발자 비용 관점에서 합리적인 시나리오와, Apple Silicon 종속 도구가 늘어나는 흐름에 대한 후기.
Gemma 4 31B 로컬에 깔고 Claude랑 일주일 붙여본 결과
4월 초 공개된 Gemma 4 31B를 RTX 4090에 올려놓고 일주일 동안 실제 파이썬 작업으로 Claude Opus 4.6, GPT-5.4와 정면으로 붙여봤습니다. 벤치마크 말고 신규 기능 작성, 디버깅, 리팩터링, 테스트에서 어디까지 따라오고 어디서 무너지는지 솔직하게 정리했어요.
2026년에 로컬 AI 머신 짜려다가 결국 이거 샀음
클라우드 API 비용 무서워서 로컬 AI 머신 견적 일주일 굴린 후기. RTX 5090부터 중고 3090, M5 Max까지 직접 비교하고, 한국 전기료/아파트 환경까지 고려해서 결국 어떤 조합이 답인지 정리. 가성비 정답은 의외로 단순함.