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2026년 4월 최고의 로컬 LLM 추천 스레드
Best Local LLMs - Apr 2026
핵심 요약
2026년 4월 기준, 사용자들이 직접 테스트하고 추천하는 최고의 로컬 LLM 모델과 설정 공유 스레드.
- 모델 추천 공유 — Qwen3.5, Gemma4, GLM-5.1 등 최신 로컬 모델의 성능과 활용 사례를 공유함.
- 하드웨어 설정 — VRAM 용량별로 최적화된 모델 구성과 llama.cpp 설정값을 상세히 나눔.
- 에이전트 활용 — 코딩, 툴 사용, 창작 등 다양한 분야에서 로컬 LLM을 에이전트로 활용하는 방법을 논의함.
- 메모리 최적화 — VRAM 용량에 따른 모델 선택 가이드와 효율적인 로컬 구동 환경을 제안함.
최고의 로컬 LLM 메가스레드로 다시 돌아왔습니다!
*이전 스레드 이후 Qwen3.5와 Gemma4 시리즈가 출시되면서 우리는 계속해서 풍성한 모델들을 맛보고 있습니다. 그것만으로 부족하다면, SOTA급 성능을 자랑하는 GLM-5.1, 집에서 쓰는 Sonnet 같은 Minimax-M2.7, 실제로 작동하는 PrismML Bonsai 1-bit 모델 등 믿기 힘든 순간들을 경험하고 있습니다. 지금 가장 좋아하는 모델이 무엇인지 알려주세요!
기본 지침:
현재 어떤 모델을 실행 중인지, 그리고 왜 그런지 공유해 주세요. LLM 평가의 본질(벤치마크의 불신, 미성숙한 도구, 내재적 확률성)을 고려하여, 설정, 사용 성격(사용량, 개인/업무용), 도구/프레임워크/프롬프트 등을 최대한 자세히 설명해 주세요.
규칙
- 오픈 웨이트 모델만 가능
가독성을 위해 각 애플리케이션 아래의 최상위 댓글에 답변을 달아주세요
애플리케이션
- 일반: 실용적인 가이드, 사용법, 백과사전식 QnA, 검색 엔진 대체/보완 포함
- 에이전트/에이전트 코딩/툴 사용/코딩
- 창작 글쓰기/RP
- 특수 분야
카테고리가 누락된 경우, 특수 분야 댓글 아래에 최상위 댓글을 생성해 주세요
참고
사람들이 LLM을 어떻게 사용하고 있는지에 대한 유용한 분석:
보너스 점수: 모델 메모리 점유율별로 추천을 분류해 주세요: (각 크기 범위에서 여러 모델을 사용해야 하며, 그렇게 해야 합니다)
- 무제한: >128GB VRAM
- XL: 64 ~ 128GB VRAM
- L: 32 ~ 64GB VRAM
- M: 8 ~ 32GB VRAM
- S: <8GB VRAM
