격차는 좁혀졌고, 오픈 소스가 승리할 것이다

완전 동의함. 격차를 좁히는 게 중요한 게 아니라, 특정 작업에 필요한 최소한의 성능 수준에 도달하는 게 핵심임. 일단 그 수준에 도달하면 이미 공상과학 영화 같은 엄청난 성과를 낸 거고, frontier 모델이 더 잘하든 말든 상관없음.

내가 진짜 기대하는 건 몇 년(4~5년) 안에 deepseek v4 pro 모델을 돌릴 수 있는 하드웨어를 갖게 되는 거임. 지금 내가 256gb vram에서 q8로 돌리는 dsv4f보다 활성 파라미터가 훨씬 많거든.

좋은 모델이긴 한데 la...

정확함. 동료들이 Sonnet이 자기 업무에 충분하지 않다고 주장할 때 진짜 이해가 안 가더라.

도대체 무슨 일을 하길래 모든 업무에 최소 Opus가 필요하다는 건지 모르겠음. 그냥 CRUD 엔드포인트 만들고, 데이터베이스 스키마 바꾸고, 가끔 React 컴포넌트 만드는 수준인데 그게 어떻게 Fable까지 필요한 일이 되는 건지.

가장 큰 문제는 27B 모델이 장기적인 작업을 수행할 때 여전히 믿음이 안 간다는 거야. 난 이미 Claude max를 결제해서 쓰고 있어서 그 용도로는 fable을 사용 중이지. 로컬에서 돌릴 수 있으면서 장기적인 작업도 처리 가능한 27B 모델이 나오면, 그때는 frontier 모델들 다 손절할 생각이야.

예를 들어, 방금도 Claude한테 내 개인 작업용 툴셋을 만들게 시켰거든. 스카이림 모드 제작에 특화된 툴들인데 (esp를 json으로 바꿔서 모델이 작업할 수 있게 하고, json을 다시 esp로 바꾸고, papyrus 컴파일하고, glb <-> nif 변환하는 거) …

"비용 상관없이 최고의 지능"이 필요한 사용 사례가 있을까?

지능이 높을수록 보통 인간이 무엇을 원하는지에 대한 직관이 더 뛰어난 법이지. 지능이 낮은 모델들은 행간을 읽는 능력이 떨어지는 경향이 있거든.

그러니 최첨단 작업을 하는 사람이 아니더라도, 지능이 높은 모델이 낮은 모델보다 생산성이 더 높을 수 있다고 봐. 결국 모든 건 비용 문제로 귀결되겠지만 말이야.

꼭 그렇진 않아. 난 Qwen3.8 27b를 에이전트 루프로 밤새 돌리고 있는데. 20달러짜리 구독으로 그게 되나 봐봐. 그리고 200달러짜리 플랜으로 넘어가면, 투자금 회수하는 데 수년이 아니라 몇 달이면 충분해.

이 서브레딧은 메일 클라이언트랑 웹 브라우저가 드디어 작동한다고 리눅스 데스크톱의 해가 왔다고 외치던 2003년 사람들 같네.

맞아, 다들 이런 글로 카르마 파밍하는 거지