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qwen 4

오픈소스 코딩 모델 3파전 — Qwen3.6-27B vs Gemma 4 31B vs GLM-5.1

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..

LLM 2026.04.24

Qwen3.6-27B로 로컬 코딩 에이전트 만들기 — Aider, Continue.dev, Cursor, Qwen Code 완전 연동 가이드

API 비용 0원, 코드 외부 전송 없음. RTX 4090 한 장으로 프론티어급 코딩 에이전트를 로컬에서 돌립니다.[핵심 요약]→ 이번 글에서 다루는 것:→ 1단계: vLLM로 로컬 서버 띄우기→ 2단계: Aider 연동 — CLI 코딩 에이전트→ 3단계: Continue.dev 연동 — VS Code 인라인 어시스턴트→ 4단계: Cursor 연동 — 에이전트 모드→ 5단계: Qwen Code 연동 — Claude Code 대안→ CUDA 13.2 버그, Thinking 모드, Ollama 미지원 주의사항 포함 왜 로컬인가클라우드 API 방식:→ Claude Opus 4.7: 입력 $5, 출력 $25 / 1M tokens→ GPT-5.5: 입력 $5, 출력 $30 / 1M tokens→ 코드가 외부 서버..

LLM 2026.04.24

Qwen3.6-27B 완전 분석 — 27B 모델이 397B MoE 능가

RTX 4090 하나로 프론티어급 코딩 에이전트를 돌릴 수 있는 시대가 왔습니다.[핵심 요약]→ 출시: 2026년 4월 22일, Alibaba Qwen Team→ 라이센스: Apache 2.0 (상업 사용 가능)→ 파라미터: 27B dense (이전 플래그십 Qwen3.5-397B 대비 1/14 크기)→ VRAM: Q4_K_M 기준 ~16.8GB — RTX 4090 한 장으로 구동→ SWE-bench Verified 77.2% — Claude Opus 4.6 (80.8%)과 3.6점 차→ Terminal-Bench 2.0 59.3% — Claude 4.5 Opus와 동점→ SkillsBench 48.2% — 397B MoE (30.0%) 대비 60% 향상→ 주의: CUDA 13.2 버그 있음, CUDA ..

LLM 2026.04.24

Qwen 3.5 완전 분석 — 397B 파라미터인데 왜 저렴하고 빠른가

2026년 2월 16일, Alibaba가 Qwen 3.5를 공개했어요.공개하자마자 오픈소스 AI 커뮤니티가 뒤집혔어요.Qwen3.5-9B → GPT-OSS-120B(13배 큰 모델) 성능 능가Qwen3.5-35B-A3B → 이전 세대 235B 플래그십 능가Qwen3.5-397B-A17B → GPT-5.2, Gemini 3 Pro와 정면 승부Apache 2.0 → 상업적 사용 완전 무료핵심 — MoE 아키텍처가 뭔가Qwen 3.5의 핵심은 Sparse Mixture-of-Experts(희소 혼합 전문가) 구조예요.일반 LLM:요청 → 전체 파라미터 사용 → 응답(100% 파라미터 항상 활성화)Qwen 3.5 MoE:요청 → 관련 전문가 그룹만 활성화 → 응답(총 397B 중 17B만 활성화)활성화 비율: ..

LLM 2026.04.15
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