로컬 AI의 저평가된 장점: 속도

맞는 말이야. 지금은 코덱스, 클로드, Z.ai 구독만 하고 있어서, 동일 조건으로 비교할 수 있는 오픈 웨이트 모델은 Z.ai(그리고 아마 딥시크 V4.1 플래시) 정도밖에 없어. 하지만 딥시크 API의 3배 속도를 내려면 나머지 GPU 2개가 더 올 때까지 기다려야 해. 딥시크 API도 '느리다'고 간주되지 않는다면 말이지(난 딥시크 공식 API로 초당 약 230~250 토큰을 얻었거든).

아니면 로컬 모델이 엄청나게 양자화된 걸 수도 있지.

난 미니맥스 구독 중인데, 피크 타임에는 내 로컬 27B 모델이 클라우드보다 작업을 빨리 끝낼 때가 있어. 하지만 피크 타임이 아닐 때는 상대가 안 되지. 시간 절약은 로컬 AI의 가장 약한 논리야. 10번 중 9번은 로컬 AI가 클라우드 구독보다 느리고 멍청하거든. 진짜 장점은 자급자족과 통제권이지. 작성자님처럼 RTX 6000 2개를 쓰는 몇몇 환경을 제외하면, 로컬이 클라우드보다 빠르거나 똑똑할 거라는 건 희망 사항일 뿐이야.

난 피크 타임에는 미니맥스를 안 쓰려고 노력해.

로컬 환경에서는 대부분 높은 속도나 높은 지능 중 하나만 가질 수 있지. 둘 다는 안 돼.

내 말은, 3,200억 파라미터 모델에서 초당 거의 200 토큰을 얻지 않나? 온프레미스 데이터 센터가 엉망인 거 아니야... 가중치를 사용할 수 있다고 해서 무조건 로컬이 빠르다고 생각하는 사람들이 있네.