CELL AI DEVLOG

각자 다른 대륙, 다른 철학. 그런데 전부 프론티어급입니다. 뭘 골라야 할지 완전히 정리해드립니다.[핵심 요약]→ Qwen3.6-27B: 코딩 에이전트 최강, RTX 4090 한 장, Apache 2.0→ Gemma 4 31B: 수학/추론 최강, 멀티모달(비전+오디오), Apache 2.0→ GLM-5.1: SWE-bench Pro 1위, 6000+ 툴 호출 지속, MIT 라이센스→ 공통점: 전부 Apache 2.0 / MIT, 상업 이용 무료→ 결론: 용도에 따라 다름 — 이 글이 그 기준을 정리합니다세 모델이 동시에 나온 이유2026년 4월은 오픈소스 AI 역사상 가장 경쟁이 치열한 달입니다. Alibaba, Google, Z.AI(Zhipu AI)가 수주 안에 모두 출시했습니다.출시 타임라인:→ G..

GPT-4급 성능을 API 비용 없이. 내 도메인 데이터로 특화된 모델을.Gemma 4는 2026년 4월 2일 Google DeepMind가 출시한 오픈소스 모델이에요. Apache 2.0 라이선스 — 상업적 사용, 재배포, 수정 모두 자유예요.파인튜닝이 필요한 이유:프롬프트 엔지니어링: "항상 JSON으로 응답해줘" → 30% 실패율RAG: 지식 주입엔 좋지만 스타일/형식 제어 어려움파인튜닝: 99% 이상 일관된 출력, 도메인 특화 지식언제 파인튜닝이 답인가:→ 출력 형식이 항상 일정해야 할 때→ 특정 도메인 용어/스타일이 필요할 때→ 프롬프트가 너무 길어서 비용 문제가 될 때→ API 없이 로컬/온프레미스 배포가 필요할 때Unsloth가 뭔가HuggingFace 기본 방식 대비:속도: 2배 빠른 ..

Claude API 쓰다 보면 월말에 이런 청구서가 날아와요.API 비용: $3,200예산: $500원인은 단순해요. 모든 요청에 수천억 파라미터 모델을 쓰고 있어서예요.고객이 "배송 얼마나 걸려요?"라고 물어봐도 Claude Opus가 답하고 있어요.SLM(Small Language Model)은 이걸 해결해요.SLM이 뭔가LLM: 100B ~ 1T+ 파라미터SLM: 500M ~ 10B 파라미터LLM:→ H100 GPU 여러 장 필요→ API 비용 높음→ 응답 느림SLM:→ RTX 4070 노트북 1대로 가능→ 로컬 실행 시 비용 거의 0→ 응답 빠름2026년 기준으로 프로덕션 AI 업무의 80%는 SLM으로 충분해요.2026년 주요 SLM 정리Microsoft Phi-4 Mini (3.8B)특징:- ..

4월 2일, 구글 딥마인드가 조용히 모델 하나를 공개했어요. 그런데 AI 커뮤니티가 발칵 뒤집혔습니다."자기 사이즈보다 20배 큰 모델을 이긴다."이게 Gemma 4예요. 오픈소스 AI 역사상 가장 충격적인 성능 도약이 나왔어요. 이번 글에서는 Gemma 4가 뭔지, 어떻게 실행하는지, 실전에서 어떻게 쓰는지 완전 정리해 드릴게요.Gemma 4가 왜 난리났나오픈소스 AI는 항상 이런 딜레마가 있었어요."무료로 쓰려면 성능을 포기해야 한다."GPT-4나 Claude 같은 유료 모델과 오픈소스 모델 사이에는 항상 눈에 띄는 품질 격차가 있었어요. 오픈소스를 쓰면 돈은 절약되지만 결과물이 아쉬웠죠.Gemma 4는 이 공식을 깨버렸어요.31B 모델이 오픈소스 모델 세계 3위에 랭크됐고, 26B MoE 모델은 실..