r/LocalLLaMA•5개월 전•113•92
쓰면 쓸수록 감탄하게 되네
The more I use it, the more I'm impressed
핵심 요약
Qwen 3.6 27b 모델이 GPT 5.5와 Claude Opus 4.7이 놓친 치명적인 버그를 찾아내며 뛰어난 성능을 입증함.
- 모델 성능 비교 — Qwen 3.6 27b가 frontier 모델들이 놓친 치명적인 버그를 발견함.
- 사고 과정의 차이 — Qwen의 긴 사고 과정이 오히려 더 정확한 문제 해결로 이어짐.
- 속도와 정확도 — GPT 5.5는 빠르지만 정확도 면에서 트레이드오프가 존재함.
- 모델의 의인화 — AI의 인정을 두고 모델을 인간처럼 대하는지에 대한 논쟁이 발생함.
Qwen 3.6 27b vs Codex GPT 5.5 / Claude Opus 4.7
내 로컬 LLM이 둘 다 놓친 버그를 찾아냈어.
근데 그게 치명적인 버그였음.
GPT 5.5랑 Claude는 끝까지 자기들이 맞다고 우기더라.
Qwen한테 자기 주장에 대한 상세한 증거를 대라고 시켰고, 그 증거를 둘 다한테 보여주니까 그제야 인정하더라.
Qwen 3.6 27b는 생각을 많이 함. 이게 장점이 될 수도 있고 단점이 될 수도 있는데, 이번 경우에는 그 긴 사고 과정 덕분에 다른 frontier 모델들이 못 찾은 버그를 찾아낸 거임.
GPT 5.5는 빠름. 진짜 빠름. 근데 사실 알고 보니 큰 트레이드오프가 있었음.
