주머니 속 로컬 LLM, Tiiny Pocket 실측 후기
r/LocalLLM에 “드디어 Tiiny Pocket을 받았다. 궁금한 거 물어봐”라는 AMA 글이 올라왔다. 이름만 들으면 감이 잘 안 온다. 쉽게 말하면 로컬 LLM을 돌릴 수 있는 주머니 크기 기계다. 노트북도, 미니PC도 아닌 그냥 작은 상자. 그런 상자에서 35B급 모델이...
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2026
1,500달러로 192GB VRAM 만들기 — 2016년 테슬라 M10 여섯 장으로 큰 LLM 돌리기
로컬 LLM 얘기가 나오면 대화는 대개 같은 지점에서 멈춘다. VRAM이 부족하다는 것. RTX 4090이든 5090이든 용량 자체가 24GB 언저리에서 끊기고, 그 이상을 원하면 수천 달러짜리 워크스테이션 카드로 넘어가야 한다. 그래서 r/LocalLLM에 올라온 이번 글이 신선...
AI가 코드를 10배나 빨리 짜주는데, 이상하게 더 피곤하다
어제 밤 r/ClaudeCode에 눈에 띄는 글이 하나 올라왔다. 요약하면 이렇다. “Claude Code 덕분에 생산성이 10배가 됐다. 근데 이상하게 정신이 지친다.” 글쓴이는 소프트웨어 엔지니어 출신. 원래 일주일 걸렸을 작업을 몇 시간 만에 끝냈고, 결과 품질이 오히려 더 ...
Mac mini 한 대, 회사 비서와 디스패처를 AI에게 넘긴 사례
Reddit의 r/openclaw에 올라온 후기 하나가 오래 기억에 남는다. HVAC, 그러니까 냉난방 설비 회사 운영자가 회사의 비서와 디스패처 업무를 AI 에이전트에게 넘겼다는 글이었다. 데모 발표도 아니고 주말에 만들어 본 토이 프로젝트도 아니다. 실제 고객 응대가 돌아가는 ...
내 GPU만으로는 부족한 27B, 친구 것까지 얹어 브라우저에서 돌리기 — ClusterChat
r/LocalLLM을 그냥 훑어 보다가 멈춘 글이 있었다. “돌릴 수 없는 거대 LLM은 대체 무슨 소용인가”를 첫마디로 던지는 글이었다. 질문이 무심해서 더 오래 남는다. 이 질문에 대한 제작자 나름의 답이 ClusterChat이다. 언어 모델을 블록 단위로 쪼개 접속한 사람들의...
에이전트가 내 이메일을 위키피디아에 보냈다 — User-Agent 헤더 사고에서 배운 것
에이전트한테 조사를 시켰더니, 일 도중에 내 이메일 주소를 위키피디아에 보내 버렸다. r/ClaudeCode에 올라온 글의 사건 요지가 이거다. 웃자고 할 얘기가 아닌 게, 다행히 그 주소는 번 아웃용이었고, 사고를 제일 먼저 알려 준 쪽도 에이전트 자신이었다. 무슨 일이 있었는지...
비싼 모델은 계획만, 싼 모델이 코드를 — 멀티에이전트 비용 실측기
에이전트 하나로 끝낼 일을 여러 에이전트한테 쪼개서 줄까, 말까. 개발 커뮤니티에서 꽤 오래 답이 안 나온 질문이다. r/LocalLLM에 올라온 한 글이 이 논쟁에 조금 다른 걸 들고 나왔다. 경험담이 아니라 숫자. 같은 과제를 네 가지 구성에 똑같이 시켜보고, 시간과 비용, 통...
같은 칩, 절반의 속도로 팔리던 카드 — RTX 30 시리즈 GPU 언락 프로젝트
중고 RTX 3090은 로컬 LLM 진영의 국민 카드다. 24GB VRAM, 감당할 만한 전력, 중고 시장에서 구할 수 있는 가격. 두 장만 있으면 27B급 모델도 여유 있게 돌린다. 그 카드의 성능이 공짜로 30% 넘게 올라간다는 보고가 r/LocalLLM에 올라왔다. 새 카드를...
광고는 8코어 Android 15, 실제는 4코어 Android 9 — Claude Code로 카오디오 펌웨어 감사하기
아마존에서 싼 안드로이드 카오디오를 사서 대시보드에 박아본 사람은 안다. 전원을 켜는 순간부터 이상하다. 메뉴마다 광고가 붙고, 출처를 알 수 없는 앱이 잔뜩 깔려 있고, 음성 비서는 기능을 쓰려면 돈을 내라고 한다. 어젯밤 r/ClaudeCode에 올라온 포스트는 여기서 한 걸음...
거실 TV가 강아지 울음소리를 듣고 있었다 — 삼성 TV를 뜯어본 대가
스마트 TV에 마이크가 달려 있다는 사실은 더 이상 뉴스가 아니다. 음성 명령을 쓰려면 필요한 부품이고, 설명서 구석에도 적혀 있다. 불편한 지점은 따로 있다. 그 마이크가 언제 켜지는지, 무엇을 듣는지, 들은 것이 어디로 흘러가는지 설명해주는 문서가 어디에도 없다는 것.
Chromium 없이 브라우저를 만든 한 사람 — Claude Code와 Kingmaker 엔진
브라우저 엔진은 못 만드는 것으로 알려져 있다. Chromium, WebKit, Gecko. 수백 명의 엔지니어가 수십 년 동안 다듬어온 덩어리들이고, 새 브라우저를 만들겠다며 시작한 시도들은 대부분 결국 이 중 하나를 포크하거나 감싸는 데서 끝났다. 그런데 어제 r/ClaudeC...
엔터를 치기 전에 생각한다 — GPU가 놀고 있던 시간을 훔친 MAFDET
로컬 LLM을 쓰다 보면 몸에 밴 대기가 하나 있다. 메시지를 다 쓰고 엔터를 누른 뒤, 첫 단어가 나올 때까지 화면을 들여다보는 일. 추론 모델이라면 10초 넘게 앉아 있는 것도 예사다. 그동안 GPU는 뭘 하고 있었을까. 아무것도 안 했다. 내가 문장을 쓰는 그 몇십 초 동안 ...
PUBG 개발사가 Qwen 경쟁 모델을 학습했다 — 크래프톤 Raon-1 mini가 나온 날
지난밤 r/LocalLLM이 들썩였다. 올라온 제목이 이랬다. “PUBG 개발사가 Qwen 경쟁 모델을 처음부터 학습했다.” 게임 회사 이름이 로컬 LLM 커뮤니티에 등장한 것만으로도 눈이 가는데, 본문을 읽고 나면 그냥 지나칠 일이 아니다.
1,100만 건의 뉴스 기사를 Claude Code에 넣었더니 보이기 시작한 것들
하나의 사건이 벌어지면 그 뒤를 따라붙는 기사가 몇 개일까. 하나? 둘? 실제 숫자는 열두 개다. 무언가 실제로 일어난 일 하나당 평균 12건의 기사가 쓰인다. r/ClaudeCode에 올라온 한 게시글에서 꺼내온 숫자인데, 이상하게 오래 남는다.
712달러와 39시간 — Opus 5.5가 발두르스 게이트 3를 혼자 깼다
회사에서 하루 종일 바이브 코딩을 시키다가 집에 돌아와 게임을 하는데 문득 든 생각이 있었다고 한다. 일할 때만 지루한 걸 시키면 뭐하나, 놀 때도 대신하게 하자. 그 장난스러운 발상이 9일 뒤 712달러와 2만 번이 넘는 도구 호출로 끝났다.
아무것도 지정하지 않으면 에이전트는 무엇을 고르는가 — Claude Code 118번 실험
“데이터베이스 붙여 줘.” 이 한마디를 던지면 에이전트는 무엇을 설치할까. SQLite일까, PostgreSQL일까, 아니면 그냥 코드로 때워 버릴까. r/claudecode에 이 궁금증을 118번의 실행으로 답한 사람이 나타났다. 물어본 게 아니다. 실제 코드에 무엀이 남는지를 ...
개발자도 아닌 게이머가 Claude로 Oblivion FPS를 30에서 60으로 — 2주 반의 기록
2006년부터 Oblivion을 플레이해 온 게이머가 있다. 작년에 리마스터가 섀도우 드롭으로 나왔을 때 얼마나 반가웠을지 짐작이 간다. 그런데 그래픽카드를 2070 Super에서 9070 XT로 바꿔도 상황은 달라지지 않았다. 해상도와 설정을 바닥까지 깎아도 도시 Cheydinh...
주간 한도 이틀 만에 바닥 — Claude Code를 일주일 버티게 만든 워크플로
9월 중순에 한도 정책이 바뀌고 나서 r/claudecode의 풍경이 좀 달아졌다. 주간 사용량이 예전 같지 않다는 불평이 하루에도 몇 개씩 올라온다. 그 와중에 흥미로운 글이 하나 올라왔다. 한도를 이틀 만에 전부 써버렸던 사람이, 세팅을 고쳐서 품질을 유지한 채 리셋 직전까지 ...
Hugging Face 다운로드 6배 독주 — Qwen 왕좌의 비밀은 성능이 아니라 ‘내 GPU’였다
Hugging Face에서 알리바바가 오픈 웨이트 모델 다운로드 2위 랩보다 6배 많이 받아졌다는 숫자가 r/LocalLLM에 올라왔다. 2배도 아니고 6배다. 어느 쪽인지 계산해보면 Qwen 시리즈의 영향력이 어느 수준인지 바로 감이 온다.
워독스(WARDOGS) 시즌 2 병참(Logistics) 대논란 — ‘스트릭은 보상이 아니라 족쇄다’
시즌 2 패치에서 가장 격렬하게 불타오르는 곳은 총기 밸런스가 아니라 트럭 운전석이었다.
워독스(WARDOGS) 시즌 2 패치노트 총정리 — 헬기 대너프, 병참 분노, 그리고 블루팀 Da Ba Dee
시즌 2 패치노트가 뜨자마자 레딧이 아주 제대로 폭발했다.
워독스(WARDOGS) 입문기 — 3파전 전면전 FPS에 제대로 홀려버렸다
주말에 가볍게 한두 판만 해보려다 밤을 꼴딱 새워버렸다.
하루 병합 3만 건, 깃이 먼저 무너졌다 — Anthropic이 Scion을 만든 이유
깃(Git)이 무너졌다. 다른 곳도 아니고 앤트로픽 사내에서 하루 3만 번 병합을 버티지 못하고 터져버렸다.
71GB로 341GB 풀모델과 비긴 코딩 모델 — GLM-5.3-Flash 익스퍼트 프루닝
321B짜리 거대 모델의 팔다리를 절반이나 잘라냈는데 코딩 실력이 그대로라고??
낡은 폰 두 대로 27B를 굴리다 — 곱셈을 덜어내면 발열이 사라진다
집구석 서랍에 굴러다니던 고물 안드로이드 폰 두 대로 27B 모델을 돌렸다는 괴인이 등장했다.
Claude Max에 매달 200달러가 붙었다 — 구독과 API 사이의 벽이 무너지는 소리
자고 일어났더니 앤트로픽이 매달 200달러를 거저 준다고 해서 스팸인 줄 알았다.
에이전트가 마우스를 잡기 전에 — Mac을 운전하는 AI에 다는 브레이크
컴퓨터 화면 속 에이전트가 마우스를 제멋대로 휘두르는 걸 보다가 문득 등골이 오싹해졌다.
열네 배 차이와 오탐 서른 건 — 서브 에이전트 모델 분업을 측정한 한 사람
매달 찍히는 API 영수증을 볼 때마다 서브 에이전트한테 Opus를 먹이는 게 맞나 속이 쓰렸다.
프롬프트 한 줄로 SimCity 2000을 다시 짰다 — Opus 5.5의 역분석 워크플로
프롬프트 딱 한 줄로 심시티 2000을 통째로 복원했다고?? 처음엔 어그로인 줄 알았다.
값이 아니라 구조가 움직였다 — Haiku 5.5가 다시 쓰는 서브 에이전트 비용표
새벽에 하이쿠(Haiku) 5.5 가격표를 보고 번쩍 뜨인 눈을 비볐다.
머지된 PR은 노트북에서 나왔다 — Qwen3.8-Flash-Next와 Opus 5.5의 정면 대결
로컬 모델이 클라우드 끝판왕 Opus를 상대로 PR 배틀에서 이겼다는 썰을 봤다.
내가 만지지 않은 물건이 책상에 있다 — Opus 5.5 자율 하드웨어 완성 사례
책상 위에 있는 작은 모니터를 멍하니 보다가 ‘내가 도대체 뭘 만든 거지?’ 싶었다.
5090 한 장, 모델 하나 — Ignis는 일부러 좁은 길을 택했다
어떤 모델이든 다 돌리겠다는 헛된 욕심을 버리고 딱 하나에 올인한 미친 엔진이 나왔다.
5년 된 M1 Max에서 126B MoE가 44 tok/s — ds4 포크는 아직 여유가 남았다
2021년에 산 M1 Max 맥북을 아직도 붙들고 있는 내게 가슴 뛰는 소식이 들려왔다.
0.6B 모델의 정답률이 0에서 100으로 — 바꾼 건 모델이 아니라 입력이었다
8년 된 골동품 안드로이드 폰에서 0.6B 모델의 정답률이 0%에서 100%로 뛴 비결이라니… 보고도 눈을 의심했다.
격차는 생각보다 작다 — RTX 4090 한 장의 27B, 실전 코딩 테스트에서 프런티어와 맞서다
로컬 LLM은 아직 멀었다고 다들 혀를 찰 때, 레딧에 제대로 뒤통수를 때리는 글이 하나 올라왔다.
실수는 스토리보드에서 고쳐라 — 디즈니 1930년 파이프라인을 에이전트 워크스페이스로 옮기다
1930년대 디즈니 만화 영화를 만들던 공정이 AI 워크스페이스에 통할 줄은 꿈에도 몰랐다.
23시간 뒤 에이전트엔 ‘design’만 남았다 — 100만 토큰 컨텍스트 실전 붕괴 기록
스펙 시트에 박힌 ‘100만 토큰 지원’ 같은 마케팅 문구를 곧이곧대로 믿지 말라는 건 귀에 딱지가 앉도록 들었다. 하지만 솔직히 개발자 입장에서 1M 컨텍스트라는 숫자를 보면 심장이 두근거리는 게 인지상정 아닌가(물론 내 맥미니는 벌써 비명을 질렀다). 며칠 치 회의록, 코드 리...
버려진 서버에서 초당 1,000 토큰: AMD MI100 넉 장 부활기
데이터센터에서 퇴역하고 고철 취급받던 중고 가속기 4장을 주워다가 초당 1,000토큰을 뽑아낸 괴물이 등장했다… (15 tok/s 나오던 걸 66배 뻥튀기해 버린 광기다)
에이전트에게 일을 시켰더니 할 일이 늘었다 — Opus 5.5가 그래프를 뒤집기까지
버그 하나 고쳐달라고 에이전트한테 맡겼더니, 일을 끝내기는커녕 해야 할 일 5개를 새로 물어와서 백로그에 던져놨다… (내 일 덜어주는 거 맞냐고)
코딩 에이전트가 시동 걸리지 않는 차를 고쳤다
터미널에서 웹사이트 코드나 짜던 에이전트한테 차고에 처박힌 고장 난 자동차를 맡겼더니, 지 혼자 진단 드라이버를 짜서 시동을 걸어버렸다… (진짜 SF 영화 찍는 줄 알았다)
맥 미니 M2, 하드웨어 안 바꾸고 2~4배 빨라졌다 — Splash 엔진 포트 썰
내 방구석 책상 밑에서 묵묵히 일하던 맥미니 M2가 하드웨어 부품 하나 안 바꿨는데 4배 빨라졌단다… (이게 무슨 연금술인가 싶다)
프롬프트 하나 넣고 커밋하는 나, 에이전트를 제대로 쓰고 있는 걸까
남들은 에이전트 수십 마리 풀어서 풀스택 앱을 하룻밤 만에 뽑아낸다는데, 나는 아직도 프롬프트 한 줄 치고 코드 복붙해서 커밋하고 있다… (나만 시대에 뒤처지는 건가?)
Opus 5.5, 채팅 도중에 생각의 깊이를 바꿀 수 있게 되다
간단한 오타 하나 고쳐달랬더니 30초 동안 심오한 철학적 고뇌를 하느라 내 피 같은 토큰을 태우고 있다… (야, 그냥 콤마 하나 찍으라고!)
RTX 5090 없이 Qwen 3.8 27B를 256k 컨텍스트로: 듀얼 5060 Ti의 역습
RTX 5090 가격표 보고 심장마비 올 뻔했던 내 통장에 한 줄기 빛이 내렸다… (이게 바로 헝그리 정신 가성비의 맛이지!)
에이전트 게이트웨이가 느려질 때 의심할 곳: SQLite 시작 지연 이야기
에이전트 게이트웨이 한 번 띄우는데 5분씩 멍 때리고 기다려야 한다면? (인내심 테스트도 아니고…)
여러 개 열어둔 Claude CLI 세션끼리 서로 통신하기 시작했을 때
터미널 탭 여러 개 띄워놓고 딴짓하고 있었는데, CLI 세션 녀석들끼리 몰래 귓속말을 주고받으며 내 캐시를 싹 날려먹었다…
에이전트의 기억이 계속 꼬이던 문제, 검색과 본문 사이에 ‘선별’ 한 칸을 넣으니 나아졌다
에이전트 녀석한테 며칠 전에 나눈 대화 좀 기억해 보라고 했더니 전혀 엉뚱한 잡소리만 주워섬겨서 뒷목을 잡았다…
코딩 에이전트가 밤사이 내 폴더를 지웠다 — 자율성의 대가
자고 일어났더니 코딩 에이전트가 내 컴퓨터 사용자 폴더를 알파벳 순서로 깨끗하게 밀어버렸단다…
로컬 LLM을 내 GPU에 두었다고 내 땅이 되는 건 아니다
내 돈 주고 산 그래픽카드 위에서 돌아가는 오픈소스 모델인데, 질문 좀 던졌다고 나를 훈계하려 들다니 진짜 어이가 없네…
1M 컨텍스트의 실비용 — GLM 5.3과 Flash의 KV 캐시를 직접 계산해본 사람이 나타났다
마케팅 자료에 적힌 ‘1M 컨텍스트 지원!’을 볼 때마다 속으로 헛웃음부터 나온다.
17%라고? 체감은 60% — 구독 한도 논란이 보여주는 로컬 모델의 자리
아침에 일어나서 에이전트 몇 번 띄워놓고 커피 한 잔 마셨을 뿐인데 주간 한도가 반토막 나버렸다…
GPT-5.6 Luna vs GPT-6 Astra — 실제 PR 50건으로 돌려본 코드 리뷰 벤치마크
코드 리뷰용 AI 모델을 세팅할 때 아직도 무지성으로 “제일 비싸고 똑똑한 1등 모델 쓰면 장땡이지” 하고 있다면, 지금 당장 팀 법인카드 명세서부터 확인해 봐야 한다(그러다 CFO한테 불려간다). 최근 Reddit에 올라온 실전 코드 리뷰 벤치마크 하나가 내 머리를 강하게 내리쳤...
웹캠 하나로 ESP32에 둠을 올린 로컬 LLM — 피드백 루프의 힘
C 언어 코드 한 줄 짤 줄 모르는 비개발자가, 알리에서 파는 몇천 원짜리 초소형 ESP32 보드에 전설의 명작 ‘둠(DOOM)’을 포팅해서 띄워버렸다. 그것도 비싼 클라우드 API 한 번 안 쓰고, 순수 방구석 로컬 LLM으로만. 어제 r/LocalLLM에 올라온 이 경이롭고도 ...
로컬에서 모델 돌리는데 무슨 전화를 하나 — huggingface_hub의 조용한 지문 수집
내 소중한 소스코드가 외부 클라우드로 유출되는 게 죽기보다 싫어서, 비싼 돈 들여 맥 스튜디오에 홈서버까지 맞추고 굳이 ‘로컬 LLM’을 돌리고 있었다. 그런데 가장 믿었던 도끼에 발등을 제대로 찍혔다(이건 배신이다). 오픈소스의 성지라는 허깅페이스의 huggingface_hub ...
VRAM이 없어도 된다 — SSD에서 돌아가도록 처음부터 설계된 모델, Curie
로컬에서 LLM을 굴리려면 무조건 비싼 그래픽카드(VRAM)가 빵빵해야 한다는 건 개발자 씬에서 거의 종교적인 교리였다. VRAM 모자라면 양자화하고, 그래도 안 되면 모델 사이즈를 8B로 눈물을 머금고 깎는 게 일상이었다. 수천만 원짜리 H100이나 맥 스튜디오 풀옵션을 침 흘리...
AI 코딩 에이전트의 토큰, 새는 곳을 들여다보니 — 숨은 낭비 18곳 이야기
분명 이번 달엔 뭐 대단한 프로젝트를 돌린 것도 아닌데, 월말에 날아온 AI API 청구서 금액을 보고 두 눈을 의심했다(내 카드가 해외에서 도난당한 줄 알았다). 딱히 긴 코드를 짠 기억도 없는데 도대체 내 토큰은 어디로 증발한 걸까?
에이전트가 알아서 배우면 안전할까 — Hermes에서 OpenClaw로 갈아탄 한 사람의 기록
내가 무심코 던진 칭찬 한마디를 지 멋대로 ‘절대 법칙’으로 승격시키고, 그 뒤로 모든 코딩 작업을 그 방향으로만 똥고집 부리며 밀어붙인다면? 상상만 해도 복장이 터진다. 어제 r/openclaw에 수개월 동안 공들여 세팅했던 Hermes 에이전트를 가차 없이 버리고 OpenCla...
16GB VRAM에 27B 모델을 200K 컨텍스트로 굴리는 방법
16GB짜리 그래픽카드에 27B 모델을 올리고, 컨텍스트를 무려 200K(20만 토큰)까지 꽉꽉 채워 넣으면서 초당 50토큰의 속도로 쏜다? 로컬 LLM 좀 만져본 사람이라면 “그게 말이 되냐, 약 팔지 마라”며 멱살부터 잡을 이야기다. 보통 16GB VRAM이면 27B 모델을 4...
메인은 싸게, 서브에이전트는 강하게 — 에이전트 모델 선택의 새 공식
아직도 에이전트 터미널 창 하나 띄워두고 최고급 플래그십 모델 하나로 모든 코딩을 다 때려 박고 있다면, 지금 당장 통장 잔고에 사죄해야 한다(진짜 돈 버리는 짓이다). 요즘 해외 개발자 커뮤니티를 훑어보면 네 개 서브레딧이 약속이라도 한 듯 똑같은 결론에 도달해 있다. 바로 “메...
제한 탓하기 전에 워크플로부터 — 코딩 에이전트 시대의 에티켓
월요일 아침에 출근해서 코드 몇 줄 고치지도 않았는데 “Rate limit reached(사용량 제한에 도달했습니다)” 팝업을 마주했을 때의 그 아득함이란… r/claudecode에 한 시니어 백엔드 개발자가 답답함을 참다못해 일침을 날린 글이 올라왔다. 제목부터가 아주 화끈하다....
지하실에 GPU 네 장, 384GB VRAM — ‘어른의 마인크래프트’라는 로컬 AI
“API 비용 좀 아껴보려고 홈랩 서버 하나 맞추려고요.” 이 말은 전 세계 모든 테크 덕후들이 지갑을 파괴하기 직전에 내뱉는 가장 위험하고 달콤한 자기합리화다. 어제 r/LocalLLM에 지하실 5U 랙에 GPU 4장을 때려 박고 도합 384GB VRAM 서버를 구축한 전설적인 ...
맥 시계를 4026년으로 만든 AI 명령 한 줄
iOS 개발자로서 이 사연을 읽는 순간 나도 모르게 외마디 비명을 지르고 말았다(진짜 등골이 서늘해졌다). 앱스토어에 올릴 스크린샷 한 장 예쁘게 찍어보겠다고 Claude한테 터미널 명령어를 물어봤다가, 멀쩡하던 맥북이 서기 4026년으로 타임워프하며 장렬하게 벽돌이 되어버린 사건...
$35 들인 개인 에이전트가 수학 기록 10개를 깼다
치킨 두 마리 값인 딱 35달러(약 4만 원)로 수학 공식 세계 기록 10개를 갈아치운 개인 AI 에이전트가 나타났다. r/openclaw에 올라온 이 황당하면서도 경이로운 후기를 읽고 온몸에 소름이 돋았다. 내가 에이전트한테 “내일 아침 알람 맞춰줘”, “슬랙 메시지 요약해줘” ...
동료의 에이전트가 그의 진심을 내게 반복했다
내 AI 에이전트가 평소 내가 툴툴대던 짜증과 뒷담화 섞인 말투를 스펀지처럼 흡수해서, 팀장님 에이전트한테 고스란히 읊어버린다면? 상상만 해도 등골에 소름이 쫙 돋는다. 어제 r/openclaw에 올라온 한 개발팀장의 글을 읽다가 진짜 입이 떡 벌어졌다. 이건 단순한 API 버그나...
같은 모델인데 결과가 다르다 — 에이전트 프레임워크 비교 실험에서 드러난 것들
똑같은 LLM 모델에 똑같은 프롬프트를 먹였는데, 프레임워크 하나 바꿨다고 토큰 요금과 자가수정 루프가 완전히 널을 뛴다? r/zaiglm에 올라온 한 개발자의 비교 실험 글을 보다가 뒤통수를 세게 맞았다(동시에 내 지난달 API 청구서가 스쳐 지나가며 등골이 서늘해졌다).
로컬 LLM을 위한 128GB는 어디서 오는가 — VRAM 인플레이션의 진실
내 책상 위에서 팬 비명을 꽥꽥 지르며 겨우 8B 모델 하나 돌리는 머신을 보고 있노라면, r/LocalLLM 피드는 완전히 다른 우주 이야기 같다. 피드만 슥 넘겨봐도 “128GB VRAM 머신 세팅 끝냈습니다”, “DGX 하나 들였습니다” 같은 글들이 수두룩 빽빽하다. 취미로 ...
세션마다 10k 토큰을 공짜로 되돌려받는 법 — 코딩 에이전트의 컨텍스트 경제학
컨텍스트 윈도우가 100만 토큰(1M)까지 늘어났다고 해서 “와, 이제 토큰 걱정 끝났다!” 싶었는데, 이상하게 에이전트 돌리다 보면 금방 멍청해지고 토큰은 미친 듯이 닳아 없어진다. (내 기분 탓인가??)
27B 하나로 충분해졌다 — 로컬 LLM의 기준이 바뀐 순간
요즘 r/LocalLLM 분위기를 보고 있으면 진짜 격세지감이 든다. (불과 반년 전만 해도 로컬 모델은 간단한 JSON 포맷도 못 맞춰서 쩔쩔맸는데…) 커뮤니티의 모든 화력을 혼자 집어삼킨 주인공은 바로 Qwen 3.8 27B다. 하루가 멀다 하고 글이 쏟아지는데, 단순한 장난감...
게이밍 PC 하나로 51B 모델 돌리기 — SSD 오프로드의 실전 레시피
내 방 책상 밑 게이밍 PC 한 대로 51B 파라미터짜리 거대 모델을 굴려 코딩 에이전트를 시킨다? (불과 1년 전이었으면 헛소리 취급당하기 딱 좋은 얘기다)
월 $200으로 $7,000어치를 쓴다? Claude Max ‘보조금 음모론’을 뜯어보면
월 200달러 내고 Claude Max 구독해서 쓰다가 터미널 토큰 로그를 열어보고 입이 떡 벌어진 적이 있는가? (경험담이다… 내가 지금 앤트로픽 서버를 부수고 있나 싶었다) “내 사용량을 API 소매가로 계산해 봤더니 이번 달에만 7,000달러(약 1,000만 원!)어치를 태웠...
51B 파라미터를 SSD로 밀어내기 — Qwen 3.8 Flash Next ngram 오프로드 실험
맥에서 로컬 모델 좀 돌려보려다 보면 애플의 그 악랄한 메모리 장사에 매번 피눈물을 흘린다. (램 몇십 기가 올릴 때마다 금괴 값을 부른다…) 모델 크기가 100B를 훌쩍 넘어가는 순간, CTO 옵션 가격표를 보며 조용히 뒤로 가기를 누르는 게 우리 서민 개발자들의 일상이었다.
M5 울트라의 1.2TB/s가 로컬 LLM 지형을 다시 흔든다 — Mac Studio vs GPU의 계산법
오늘 아침 애플 하드웨어 스펙표를 보다가 마시던 커피를 뿜을 뻔했다. (내 통장이 또다시 살려달라고 비명을 지른다) M5 Ultra의 메모리 대역폭이 무려 ‘1.2TB/s’란다. r/LocalLLM 레딧은 그야말로 광란의 축제와 집단 멘붕이 뒤섞여 아수라장이 됐다. 게시판을 달구는...
AI한테 SEO를 맡기지 말고, SEO 엔지니어를 만들어라 — 3개월 168K 클릭의 구조
AI로 블로그 글이나 랜딩 페이지를 무한 양산해서 검색 트래픽 대박 났다는 썰, 솔직히 이제 지겹다 못해 사기처럼 느껴진다. (나도 블로그 운영하지만 그렇게 날로 먹을 수 있으면 누가 고생하겠는가…) 그런데 어제 r/ClaudeCode에 올라온 후기는 숫자의 디테일이 달라도 너무 ...
Claude로 밤샘 코딩을 맡기는 사람들 — 에이전트에겐 애자일보다 폭포수가 낫다?
자기 전에 에이전트한테 일감 던져놓고 꿀잠 잔 뒤, 다음 날 아침 커피 한잔 마시며 우아하게 머지(Merge) 버튼만 딸깍 누르는 삶. 개발자라면 누구나 한 번쯤 꿈꿔봤을 궁극의 판타지다(물론 현실은 아침에 열어보면 브랜치가 폭파되어 있는 게 다반사지만).
로컬 모델이 처음으로 ‘진짜 끝났다’고 말했다 — 은퇴한 엔지니어의 Qwen 3.8 실험
로컬 LLM으로 코딩 시켜본 개발자라면 누구나 피눈물 흘려본 공통의 경험이 있다. “수정 완료했습니다!”라는 씩씩한 대답을 철석같이 믿고 파일을 열었더니, 단 한 줄도 안 고쳐져 있거나 멀쩡한 코드를 날려먹은 참사. (몇 번을 당했는지 셀 수도 없다…) 결국 “역시 로컬 모델은 장...
7와트로 27B 모델을 굴린다 — Apple Neural Engine 리버스 엔지니어링 실험
맥북으로 로컬 LLM 좀 돌려보겠다고 깝치다가(아니 시도하다가), 무릎 위에서 달궈지는 뜨끈한 알루미늄 판때기와 광탈하는 배터리를 보며 한숨 쉰 적이 한두 번이 아니다. (내 소중한 배터리 효율…) 그런데 어제 r/LocalLLM에 눈을 의심하게 만드는 미친 실험이 하나 올라왔다....
모델은 자기가 루프에 갇힌 걸 알고 있었다 — Qwen3.8-27B의 Angry Birds 사건
AI가 자기가 미쳐가고 있다는 걸 스스로 알면서도 폭주를 멈추지 못하는 기괴한 광경을 본 적이 있는가? (공포 영화 얘기가 아니다) 어제 r/LocalLLM에 올라온 로그 하나를 보다가 소름이 쫙 돋았다. 로컬에서 Qwen3.8-27B를 돌리던 한 유저가 단어 몇 개 추가하는 사소...
바이브 코딩 6개월, 뇌가 녹는다는 말의 실체
아침에 모니터 켜고 지난달에 짠 내 프로젝트를 열었는데, 단 한 줄도 어떻게 돌아가는지 이해가 안 돼서 등골이 서늘해진 적이 있는가? (경험담이다… 진짜 식은땀 쫙 난다) 어제 r/ClaudeCode에 올라온 고백 하나가 며칠째 머릿속을 떠나지 않는다. “My brain is fr...
GLM-5.3, 60점 찍고 API 문 열다 — 구독 모델 불신 시대의 수혜자
Anthropic이 사용량 리밋으로 유저들 속을 바짝바짝 태우는 와중에, 타이밍 한번 기가 막힌 녀석이 튀어나왔다. Z.ai의 신작 GLM-5.3이다. Artificial Analysis 인덱스에서 60점을 찍으며 Kimi K3와 어깨를 나란히 했고, 직전 5.2 버전보다 무려 7...
5시간 치를 한 프롬프트에 태운 사람들 — Anthropic 사용량 논란 읽기
프롬프트 딱 하나 날렸는데 5시간 치 사용량이 통째로 증발해 버렸다. 내 소중한 작업 시간과 멘탈도 같이 날아갔다. 요즘 r/ClaudeCode 레딧을 보면 아주 난리가 났다. 지난주랑 토씨 하나 안 틀리고 똑같은 작업인데 사용량이 20배나 빨리 닳아 없어졌다는 절규가 게시판을 뒤...
16GB VRAM에서 Qwen 27B 굴리기 — r/LocalLLM의 극한 튜닝 가이드 읽기
로컬 LLM 좀 돌려보겠다고 세팅하다 보면 항상 같은 벽에 머리를 세게 박는다. 그렇다. VRAM 부족이다(내 지갑 눈감아…). 27B급 모델을 제대로 돌리려면 최소 24GB VRAM 카드를 사거나 맥 스튜디오를 들여놓아야 한다는 게 정설처럼 굳어진 마당에, 16GB 그래픽카드 하...
VS Code 15년 차 베테랑이 Anthropic으로 — 에디터에서 에이전트로, 인재는 구조를 따라 간다
한 프로젝트에서 15년을 버틴 개발자가 이직했다는 소식을 듣고 멍해졌다(나 같은 91년생 개발자에겐 15년이면 그냥 개발 인생 그 자체다). 그 프로젝트가 전 세계 개발자들이 매일 켜놓고 사는 VS Code라면 얘기가 완전히 달라진다. 어젯밤 r/ClaudeCode를 보다가 눈을 ...
Qwen3.8-27B와 128GB의 한계 — 로컬 AI의 승자는 결국 중량급
다나와에서 고용량 VRAM 그래픽카드 가격 검색하다가 현타 와서 장바구니 조용히 비운 적, 하드웨어 덕후 개발자라면 다들 있을 거다(내 통장은 도대체 왜 항상 가벼운가). 그런데 어젯밤 r/LocalLLM에 소름 돋게 대비되는 글 두 개가 나란히 올라왔다.
오픈 모델은 쏟아지는데, 로컬에서 돌릴 수 있는 사람은 없다
불과 1년 전만 해도 “오픈소스 LLM은 공짜니까 깃허브에서 가중치 받아서 집 컴퓨터로 돌리세요!”라며 신나게 떠들고 다녔다. 그런데 요즘 쏟아지는 오픈 모델들을 보고 있으면 한숨부터 푹푹 나온다(내 맥미니는 이미 기절했다). 모델 지능이 실무 투입 가능할 정도로 미친 듯이 떡상한...
GPU 10개를 얹은 256GB VRAM 워크스테이션, 반년 돌려보니
매달 찍히는 클라우드 API 청구서를 보면서 “아씨, 이 돈 모아서 차라리 고성능 GPU 머신 한 대 맞추고 말지”라는 망상, 개발자라면 누구나 한 번쯤 해봤을 거다(물론 통장 잔고 보고 조용히 창을 닫는다). 그런데 그 광기를 진짜로 실행에 옮긴 진짜배기 용자가 나타났다. r/L...
폐쇄형 LLM의 숨겨진 사고를 훔치는 논문이 나왔다
OpenAI, Anthropic, Google이 자기네 최고급 모델의 속마음(Chain-of-Thought)을 안 털리려고 꽁꽁 싸매둔 암호화 금고가, 어이없게도 ‘만만한 막냇동생 모델’ 하나 쥐어패는 걸로 와르르 털려버렸다. r/LocalLLM에 올라온 논문 요약을 보다가 진짜 ...
Claude Code 세션 시작 시 35K 토큰이 이미 타고 있었다 — 13K로 줄인 이야기
Claude Code 새 세션을 띄우자마자 아무 질문도 안 던지고 /context all을 쳐봤다가 진짜 턱이 빠질 뻔했다. 코드 한 줄 건네지 않았는데 기본 시작 토큰이 무려 35,000개를 찍고 있었다. 숨만 쉬었는데 토큰이 활활 타오르고 있던 셈이다(내 지갑 살려…).
Muse Code가 경쟁사 설정을 몰래 Meta로 보낸다는 것 — 에이전트 신뢰의 경계
내가 편하자고 깐 AI 코딩 툴이 내 홈 디렉토리를 몰래 털어서 경쟁사 설정 파일이랑 프롬프트 작업 일지를 회사 서버로 빼돌리고 있었다면? 상상만 해도 뒷목을 잡을 일이다(이게 트로이 목마지 코딩 툴인가). 그런데 그 일이 실제로 터져버렸다. r/ClaudeCode에 올라온 폭로 ...
로컬에서 에이전트를 돌린다는 것 — BubbleHub가 보여주는 방향
집에서 굴리는 맥미니에 오픈 모델 하나 얹어두고 자율 에이전트 띄웠다가, 셸 명령어 지 맘대로 날리는 거 보고 간 떨어질 뻔한 적이 있다(내 소중한 홈랩 서버가 날아갈 뻔했다). 클라우드 API 구독료도 아끼고 코드 보안도 지키겠다고 로컬 LLM으로 넘어왔는데, 정작 이 날뛰는 녀...
Claude Code에게 git worktree를 맡겼더니 SSD를 11개 만들어버린 사연
아침에 커피 한 모금 마시며 레딧 보다가 진짜 모니터에 뿜을 뻔했다. r/ClaudeCode에 올라온 사연인데, Claude Code한테 git worktree로 브랜치 좀 나눠서 병렬 작업 환경 좀 세팅해달라고 시켰더니, 똑같은 459GB짜리 SSD 볼륨을 드라이브 문자(A, B...
Claude Code 스킬로 코드베이스 전체 아키텍처를 인덱싱한 개발자 이야기
프로젝트 규모가 조금만 커져도 AI한테 전체 구조 설명하느라 토큰을 물 쓰듯 날리고, 정작 엉뚱한 레거시 파일을 건드려서 뒷목 잡은 적이 한두 번이 아니다(iOS 앱 짜다 보면 파일 수백 개 넘어가는 건 순식간이다). 그런데 r/ClaudeCode에 읽자마자 감탄이 절로 나오는 글...
터미널에서 만난 Claude Code, 그리고 Opus 5가 만든 두 가지 현실
터미널에서 돌아가는 Claude Code를 처음 켰을 때의 그 짜릿한 전율과, 며칠 뒤 말귀 못 알아먹는 Opus 5 앞에서 머리 쥐어뜯던 그 빡침… 개발자라면 누구나 한 번쯤 겪어봤을 이 극단적인 감정의 롤러코스터가 r/ClaudeCode 레딧에 나란히 올라왔다. 한쪽은 터미널의...
Claude 5세대, 벤치마크가 놓친 회귀 — BullshitBench 측정 결과가 말하는 것들
Anthropic이 야심 차게 5세대 모델을 내놨을 때, 드디어 AI 코딩의 신세계가 열린 줄 알았다(물론 거대한 착각이었다). 나 역시 잔뜩 기대하고 결제 버튼을 눌렀는데, 쓰면 쓸수록 “어라? 왜 예전보다 말귀를 더 못 알아먹지?” 싶은 찝찝함이 가시질 않았다. 그러던 중 r/...
GLM-5.2로 19만 자 코드 리뷰를 돌린 후 남은 것들
월 20달러짜리 중국 모델에 19만 자짜리 통 코드를 때려 박았다는 썰을 보고 나도 모르게 이마를 쳤다. 4,400줄짜리 레거시를 통째로 집어넣고, 계획 한 번, 수정 두 번 딱 세 번의 핑퐁 만에 2,400줄짜리 새 코드를 뽑아냈단다. 그것도 돈 아까워서 구독 환불 신청까지 넣었...
30년 차 개발자가 AI로 5일 만에 앱을 만들었을 때 — 숙련자만 느끼는 가속도
1994년부터 웹을 만들어온 대선배 개발자가 AI로 5일 만에 앱을 뚝딱 뽑아냈다는 글을 보고 머리가 띵했다. r/ClaudeCode에 올라온 글인데, 단순한 툴 찬양이나 호들갑이 아니라 읽는 내내 무릎을 탁 치게 만드는(동시에 뼈를 세게 때리는) 통찰이 가득했다.
AI 코딩 플랜이 당신의 사용량을 슬쩍 지워버리는 방식 — Breakage라는 이름의 장사
매달 꼬박꼬박 날아오는 AI 코딩 구독 결제 문자를 볼 때마다 왠지 모르게 속이 쓰리다. 월 20달러에서 비싸게는 200달러까지 내고 쓰는데, 바쁜 주간엔 회의 들어가고 기획서 보느라 몇 번 쳐보지도 못했는데 월요일만 되면 남은 한도가 감쪽같이 증발해버린다(내 피 같은 돈…). 이...
GLM-5.2로 19만 자 코드 리뷰를 돌린 뒤 — $20 구독이 아까워서 환불했던 이야기
월 20달러짜리 중국 모델한테 4,400줄짜리 파이썬 코드를 통째로 밀어넣었다는 후기를 보고 눈이 번쩍 뜨였다. 매달 Claude랑 GPT 구독료 빠져나가는 통장 잔고를 보며 속 쓰려하던 참인데(내 지갑은 언제나 얇다), r/ZaiGLM 레딧에 올라온 실전 삽질기가 꽤나 묵직한 돌...
Claude.md를 삭제하라 — Anthropic 개발자의 권고가 커뮤니티를 뒤집은 이유
6개월마다 싹 밀어버리라고?
GLM-5.5 루머가 말해주는 것 — 중국 모델의 가격 경쟁이 곧 본격 시작된다
가성비에서 플래그십 맞다이로
최신 모델이 구형보다 못할 때 — Opus 4.6이라는 병 속의 번개
구관이 명관인 AI 코딩 판
Kimi K3 오픈 웨이트가 드디어 풀렸다 — 그래서 누가 쓸 수 있나?
2.8TB짜리 괴물의 강림
Claude Code가 Opus 5에게 몰래 말하고 있었다 — heron_brook 논란
바이너리 속에 숨겨둔 족쇄
모델이 바뀌었는데 아무도 말 안 해준다 — Opus 5 논란으로 보는 silent degradation
잠수함 패치에 당한 개발자들
Claude Code를 아는 것만으로 초능력이라는데, 진짜일까
초능력이 된 개발 도구
모델 셋을 한 팀으로 엮는 법 — jinn 데몬과 3-tier 에이전트 분업
3-tier 에이전트 분업의 묘미
12GB VRAM에서 로컬 LLM 양자화, 어디까지 갈 수 있나
서민 개발자의 애증, 12GB VRAM
Kimi K3가 보여준 것 — 경쟁자 하나가 바꾼 가격 정책
빅테크의 콧대를 꺾은 오픈 모델
에이전트가 뭔데, 결국 루프 아닌가 — Claude Code 사용자들의 솔직한 답변
거품을 걷어낸 에이전트의 실체
에이전트 세 명을 한 방에 — Codor로 모델 협업시키기
세 에이전트의 가상 오피스
소비자 GPU에서 120B 모델을 23 t/s로 — gpt-oss-120B 실험
120B를 방구석 그래픽카드로
GLM 5.2가 아니었다 — Openference가 숨기던 시스템 프롬프트
짝퉁 모델을 플래그십으로 둔갑시킨 사기극
에이전트에게 무슨 일이 있었는지 물어보지 마라 — OpenTelemetry로 AI 에이전트 디버깅하기
AI 에이전트가 이상한 행동을 했을 때, 가장 먼저 하는 일은 ‘왜 그랬어?’라고 묻는 것이다. 문제는 에이전트가 자기도 모르는 일을 자신 있게 설명한다는 거다. r/openclaw에서 나온 OpenTelemetry 기반 디버깅 접근법은 이 사각지대를 어떻게 메우는지 보여준다.
Anthropic이 고객을 놓치는 방식 — Fable 5 구독 논쟁과 GPT Sol 이탈 흐름
r/ClaudeCode에서 Anthropic 구독 정책에 대한 불만이 폭발했다. Fable 5를 Max에 포함시키라는 요구, 주간 사용량 축소 우려, 그리고 OpenAI로의 실제 이탈 움직임. 모델 성능이 비슷해진 시점에서 구독 가성비가 이탈을 결정짓는 분기점이 되고 있다.
12GB VRAM에서 Q4와 Q8 사이의 진실 — 양자화 트레이드오프 실사용 가이드
로컬 LLM을 돌리는 사람이라면 한 번쯤 겪는 딜레마. 제한된 VRAM 안에서 더 큰 모델을 낮은 정밀도로 돌릴 것인가, 작은 모델을 높은 정밀도로 돌릴 것인가. 벤치마크가 말해주는 수치 너머에 실제 사용자들이 느끼는 차이는 얼마나 될까.
AGI까지 월급 0원, 주식 1%를 오픈소스에 — MiniMax CEO의 베팅
MiniMax 창립자가 사내 메시지 하나로 시장을 뒤흔들었다. AGI 달성까지 본인 연봉을 0원으로 하고, 회사 주식 1%를 오픈소스 커뮤니티 기금에 내놓겠다는 선언이다. 20억 달러 펀딩을 7배 초과 청약으로 마감한 회사가, 2.7조 매개변수 모델을 Q3에 오픈소스로 풀겠다고 한...
53만 줄을 11일 만에: Bun이 Claude Fable 5로 Rust를 옮긴 방법
Bun 창시자 Jarred가 사전 출시 모델 Claude Fable 5를 활용해 53만 줄 Zig 코드를 Rust로 재작성했다. 3명의 엔지니어가 1년 걸릴 작업을 11일, 약 165K 달러로 끝냈다. 동시에 64개 Claude를 구동하고 구현자와 리뷰어를 분리한 ‘적대적 리뷰’로...
16살이 만든 LLM 저장 포맷, GGUF를 대체할 수 있을까
GGUF와 Safetensors는 모델 가중치를 잘 저장하지만, 런타임 속도까지 고려하지는 않았다. 16살 개발자가 만든 ThinTensor는 텐서의 역할에 따라 정밀도를 다르게 배분하는 ‘role-aware precision planning’ 방식으로 최대 2배 속도 향상을 기록...
AI 모델 안에서 ‘생각’이 저절로 생겨났다
Anthropic이 Claude 내부에서 자발적으로 형성된 ‘J-space’라는 추론 레이어를 발견했다. Chain-of-Thought가 아닌, 모델 활성화 내부에서 일어나는 현상이다. 신경과학의 전역 작업 공간 이론과 놀랍도록 일치하며, AI 안전 연구에도 큰 의미를 갖는다.
전화번호 하나가 틀리면 서비스 전체가 망가진다
음성 AI 에이전트가 상용화 단계에 접어들면서 드러난 STT 정확도의 함정. WER 95%는 화려하지만, 전화번호 한 자리 오류가 전체 워크플로우를 붕괴시키는 현실. r/LocalLLM에서 벌어진 깊이 있는 논의를 정리했다.
AI가 코드를 짜주는 시대, 개발자는 리뷰어가 되는 건가
11년 차 시니어 개발자가 고백한 AI 코딩 시대의 정체성 위기. 코드 리뷰 실력은 예리해졌지만, 막상 직접 타이핑하려니 느리고 서툴렀다. r/ClaudeCode 커뮤니티의 논쟁을 살펴봤다.
NVIDIA가 조용히 내놓은 550B 모델 — 에이전트 시대의 오픈 웨이트
NVIDIA가 Nemotron 3 Ultra를 출시했다. 550B 매개변수 MoE 모델, 1M 토큰 컨텍스트, 에이전트 워크플로우 특화. Ollama로 로컬 실행도 가능하지만 H100 8대가 필요하다. 커뮤니티 반응을 정리했다.
Fable 5, 2배 가격 치르는 사람들 — 실무에서 의미 있는 차이가 있을까
r/ClaudeCode에 Claude Fable 5를 둘러싼 포스트 세 개가 동시에 올라왔다. ‘2배 가격인데 차이를 못 느끼겠다’는 실무 엔지니어의 비교 실험부터, 유머로 번진 불만까지. 비싼 모델이 실제로 가치가 있는지 커뮤니티가 나뉘고 있다.
RTX 5090에서 Qwen 3.6 27B를 140 tok/s로 굴리기 — llama.cpp 패치부터 MTP 함정까지
한 유저가 RTX 5090에서 Qwen 3.6 27B를 평균 140 tok/s로 끌어올린 과정을 공유했다. 비결은 llama.cpp에 직접 만든 두 개의 패치와 MTP 초안 토큰 튜닝이었다. 그런데 속도를 올리다 보니 도구 호출이 조용히 망가지기 시작했다.
27B 로컬 모델로 게임을 만들었다고? — BONESMITH 개발 이야기
누군가 Qwen 3.6:27b를 로컬에서 돌려 로그라이트 게임을 만들었다. 외부 에셋 없이, 코드로 스프라이트를 그리고 WebAudio로 사운드를 합성하는 단일 HTML 파일. API 비용 한 푼 안 들였다. 어떻게 된 일인지 살펴봤다.
Sonnet 5가 나왔다는데, 왜 아무도 기뻐하지 않을까
Anthropic이 Sonnet 5를 ‘가장 에이전트적인 모델’이라며 발표했다. 성능은 Opus 4.8에 근접하고 가격은 더 싸다. 그런데 막상 써본 사람들의 반응은 차갑다. 실수를 지적하면 방어적으로 나오고, 인정하지 않는 행동이 문제라는 것이다. 동시에 Fable 5는 신원 확...
753B 모델을 집에서 굴린다는 것 — M5 Max 두 대로 GLM-5.2 로컬 구동 실험
누군가가 M5 Max 두 대를 Thunderbolt 5로 묶어 753B 파라미터의 GLM-5.2를 로컬에서 구동했다. 16 tok/s라는 속도는 H100에 비하면 느리지만, 데이터가 밖으로 나가지 않고 ‘내 것이고 무료’라는 점에서 의미가 다르다. 로컬 LLM의 한계를 물리적으로 ...
엔지니어 100명을 10명으로? 아니, 3,000명이 10만 명처럼 — Shopify가 그리는 AI 시대 엔지니어링
Shopify 엔지니어링 총괄 파한 타와르가 강연에서 밝힌 AI 시대 엔지니어의 역할 재정의. 코딩에서 기획·검증·학습으로 옮겨가는 SDLC의 무게중심, LLM 카운슬 코드 리뷰, 인턴 1,000명 전략, 그리고 ‘비용 절감이 아닌 야망의 확장’이라는 핵심 메시지를 분석한다.
세션이 끝나도 기억하는 AI — Graphify가 YC S26에서 풀려는 문제
저장소와 문서를 지식 그래프로 바꿔 Claude에게 먹이는 도구 Graphify가 출시 2.5개월 만에 73k 스타를 모으며 YC S26에 합류했다. 토큰 비용 71배 절감이라는 숫자 뒤에 있는, 에이전트가 맥락을 잃지 않게 만드는 접근법을 살펴본다.
Anthropic이 그리는 오픈소스 AI의 경계선 — ‘우리 독점을 위협하지 않으면 환영합니다’
Anthropic이 ‘독점을 위협하지 않는 선에서 오픈소스를 환영한다’는 입장을 내놓았다. r/LocalLLM과 r/ZaiGLM에서 동시에 불붙은 논쟁을 따라가며, 오픈소스 AI 생태계가 중국 모델에 의존하게 되는 구조적 이유를 짚어본다.
Claude Code 유저들이 GLM-5.2로 떠나는 진짜 이유 — 모델 품질의 평준화와 생태계의 전환
r/ZaiGLM과 r/LocalLLM에서 동시에 포착된 현상: Claude Code에 지친 개발자들이 GLM-5.2로 이탈하고 있다. 하지만 이유는 단순한 성능이 아니다. 가격 정책, 다중 모델 접근성, 그리고 ‘하나의 모델에 갇히지 않겠다’는 선택이 이탈의 핵심이다. 모델 품질이...
GLM-5.2가 Claude Opus와 실제 코딩 에이전트에서 동등한 성능을 달성했다 — 그런데 비용은 절반 이하
r/ClaudeCode에서 한 개발자가 GLM-5.2와 Claude Opus를 실제 Claude Code 환경에서 45개 터미널 벤치 작업으로 직접 대결시켰다. 결과는 25/45로 동점. 하지만 진짜 이야기는 비용과 효율성에 있다. GLM이 $15, Opus가 $33. 오픈웨이트 ...
Claude Code에 DIY LED 상태등을 달아본 개발자 — Hooks로 만드는 물리적 알림 시스템
Claude Code가 코드를 짜는 동안 당신은 뭘 하시나요? r/ClaudeCode의 한 개발자가 ‘창을 계속 전환해서 상태를 확인하는’ 문제를 해결하기 위해 DIY LED 상태등을 만들었다. 빨강·노랑·초록 세 가지 색으로 Claude Code의 상태를 실시간 표시하는 이 장치...
AI 코딩 모델이 어제보다 갑자기 똑똑해졌다 멍청해졌다 — 보이지 않는 곳에서 벌어지는 ‘조용한 모델 교체’
r/ClaudeCode에서 Opus 4.8이 갑자기 Fable 5 수준으로 똑똑해졌다는 보고가 잇따르고 있다. 동시에 새 모델 출시 전마다 성능이 출렁이는 현상, 한 유저는 3개 세션이 각각 다른 수준의 모델처럼 행동한다고 증언했다. AI API에 의존하는 비즈니스에게 일관성 부재...
Codex면 충분한데 OpenClaw는 왜 쓰는가 — 도구 중복 시대에 벌어진 진솔한 논쟁과 이메일 자동화의 현실
r/openclaw에서 한 유저가 던진 ‘Codex + Computer Use면 OpenClaw가 필요 없지 않나?’라는 질문이 커뮤니티를 갈랐다. 동시에 다른 유저가 OpenClaw에 Gmail을 연결해 2만 건의 메일을 정리한 사례가 공유되었다. 개인 AI 비서가 도구 생태계에...
GLM-5v-Turbo가 하루아침에 사라졌다 — OpenRouter에서 모델이 증발한 뒤 밝혀진 API 의존도의 함정
Zai의 멀티모달 모델 GLM-5v-Turbo가 아무 예고 없이 OpenRouter에서 제거되었다. 동시에 프로 플랜에 월간 사용 한도 메시지가 등장하면서 커뮤니티가 들끓었다. GLM 5.2 출시를 위한 컴퓨팅 정리라는 추측부터 Zai의 소통 방식에 대한 비판까지, 서드파티 API...
Fable 5는 3일 만에 사라졌다 — 미국 정부가 Anthropic 최강 모델을 전 세계에서 끌어내린 이유
6월 9일, Anthropic이 역대 최강 성능의 Claude Fable 5를 공개했다. 3일 뒤, 미 상무부의 수출통제 명령 한 장에 전 세계 모든 사용자가 접속을 잃었다. 경쟁사 Amazon의 신고로 촉발된 이 사건은 AI 모델이 무기 시스템과 같은 규제 대상으로 재분류되는 최...
AI가 짠 코드를 내가 설명 못 한다면 — ‘No-Numb’가 던지는 불편한 질문
Claude Code로 코드를 쓰던 개발자가 ‘내가 만든 기능이 어떻게 동작하는지 모르겠다’는 사실을 깨달았다. 그리고 이 문제를 해결하기 위해 AI가 코드를 쓰면 응시자가 퀴즈를 풀어야 다음으로 넘어갈 수 있는 플러그인 ‘No-Numb’를 만들었다. AI 코딩 시대의 ‘이해 부족...
벤치마크 점수는 거짓말한다 — 26개 로컬 LLM을 에이전트 지옥에 던져보니 밝혀진 진짜 생존자
r/LocalLLM에서 한 사용자가 M1 Max에서 26개 로컬 LLM을 8단계 에이전트 실패 모드 가untlet에 통과시킨 대규모 벤치마크를 공개했다. 능력 순위표의 ‘스마트함’과 실제 도구 호출 루프에서 살아남는 것은 완전히 다른 문제라는 걸 보여주는 잔혹한 결과를 분석한다.
GLM 5.2가 코딩 벤치마크 1티어에 합류했다 — Fable·Opus 4.8·GPT-5.5와 동점 달성의 의미
r/ClaudeCode에서 28개 모델 조합을 동일 조건으로 테스트한 결과, GLM 5.2가 95.56%로 Fable, Claude Opus 4.8, GPT-5.5와 공동 1위를 기록했다. 중국 모델이 더 이상 가성비 대안이 아닌 진짜 1티어로 인식되기 시작한 결정적 순간을 분석한다.
OpenClaw의 킬러 유스케이스를 못 찾겠다 — AI 도구 과잉 시대에 ‘왜 필요한가’를 묻는 용기
여러 기업에 OpenClaw 에이전트 시스템을 구축해준 경험자가 정작 자신의 일상에서는 OpenClaw가 필수적인 순간을 찾지 못하겠다고 털어놨다. Claude Code, 로컬 에이전트, 맞춤형 자동화로 충분하지 않은가? 커뮤니티의 솔직한 반응과 AI 도구 생태계가 직면한 본질적 ...
Anthropic이 결국 물러섰다 — Claude Agent SDK 제한 정책 전면 철회의 의미
Anthropic이 Claude Agent SDK, claude -p, 타사 앱의 구독 요금제 한도 전환 정책을 사실상 철회했다. 왜 갑자기 방향을 틀었고, 커뮤니티는 이를 어떻게 받아들이는지 분석한다
OpenClaw 에이전트가 다른 에이전트에게 일을 시킨다 — A2A 플러그인으로 열리는 분산 에이전트의 세계
한 개발자가 OpenClaw용 Agent-to-Agent 위임 플러그인을 오픈소스로 공개했다. 에이전트가 원격 에이전트에게 작업을 맡기고, 상태를 보존한 채 나중에 이어서 작업할 수 있는 구조의 핵심을 파헤친다
미국 정부가 Anthropic Fable 5를 즉시 접근 금지시킨 사건: AI 규제의 새로운 시대가 왔다
미국 상무부가 국가안보를 이유로 Fable 5와 Mythos 5의 모든 접근을 중단시켰다. AI 모델이 사상 처음으로 수출 통제 대상이 된 사건의 전말과 파장을 정리한다
26개 로컬 LLM을 8단계 에이전트 지옥에 밀어 넣다: 실전 벤치마크가 말해주는 것
로컬 LLM 26개를 8가지 에이전트 실패 모드로 테스트한 대규모 벤치마크 결과. 벤치마크 점수와 실전 에이전트 안정성은 왜 다른가
파라미터 4B 모델이 20B를 이겼다 — 증류(distillation)가 로컬 LLM의 게임 체인저가 된 이유
파라미터 4B짜리 꼬꼬마 모델이 5배나 덩치 큰 20B 모델 뚝배기를 깼다. 처음엔 ‘또 체리피킹 벤치마크겠지’ 하고 넘기려 했는데, RTX 4050 노트북에서 직접 돌린 실측 데이터를 뜯어보고는 턱이 떡 벌어졌다.
능력 벤치마크는 거짓말한다 — 26개 로컬 LLM 에이전트 실전 테스트가 보여준 진짜 순위
“벤치마크 1위라더니, 왜 JSON 하나 제대로 못 뱉고 뻗어버리냐고!”
AGI 논쟁을 부추긴 Claude Fable 5 — Anthropic이 만든 ‘안전한 괴물’
드디어 올 게 왔다. Anthropic이 Claude Fable 5를 내놓자마자 레딧이고 트위터고 ‘AGI confirmed’ 밈으로 도배가 됐다. 벤치마크 싹쓸이는 기본이고 ‘며칠 동안 쉬지 않고 돌아가는 에이전트’라니… 솔직히 처음엔 또 마케팅용 호들갑인 줄 알았다(하지만 공개...
코딩은 병목이 아니었다 — AI 시대에 ‘무엇을 만들까’가 남긴 질문
“지난 몇 달 동안 나는 지난 3년보다 더 많은 프로토타입을 만들었다. 주말 내내 걸리던 기능이 몇 시간이면 끝난다. 근데 놀라운 건 속도가 아니었다. 그 속도가 다른 건 아무것도 바꾸지 못했다는 거다.”
로컬 LLM 추론 속도 2배, Gemma 4 MTP가 바꾼 게임의 룰
로컬 모델을 돌릴 때마다 한 글자씩 느릿느릿 나오는 커서를 멍하니 바라보는 건 여간 고역이 아니다. 그런데 드디어 기다리던 게 터졌다. llama.cpp에 Gemma 4 MTP(Multi-Token Prediction) 지원 PR이 머지되면서 추론 속도가 말 그대로 두 배로 뛰었다...
Opus 4.8이 코딩은 잘하는데, 성격이 문제다
코딩 실력은 역대급인데, 성격이 완전히 개차반이다. Claude Code에 탑재된 Opus 4.8을 써본 개발자들은 지금 다들 뒷목을 잡고 있다. 개발자가 시킨 일은 귓등으로도 안 듣고 지 맘대로 훈수를 두질 않나, 뜬금없이 반항하며 코딩을 거부하질 않나… (내가 AI한테 사수를 ...
단일 3090에서 122B MoE 모델을 35 t/s로: ik_llama.cpp가 바꾼 로컬 추론의 게임
192GB DDR5와 단일 RTX 3090으로 Qwen 3.5 122B MoE를 35 t/s에 구동한 사례를 분석한다. 핵심은 소프트웨어 최적화—ik_llama.cpp의 fused MoE ops가 기존 대비 5배의 속도 향상을 달성하는 방법을 정리했다.
비싼 모델은 계획만, 싼 모델이 실행한다 — 에이전트 하이브리드 라우팅이 바꾸는 비용 구조
Opus를 온종일 돌리다 월말 카드 명세서를 보고 식은땀을 흘려본 적이 있는가? (난 있다… 하루에 수십 달러씩 갈려 나가면 진짜 눈물 난다.) 그런데 최근 r/ClaudeCode에서 기가 막힌 묘수가 터져 나왔다. 머리 쓰는 복잡한 계획은 비싼 Claude Opus에 맡기고, 손...
해커가 챗봇과 대화만으로 오바마 계정을 탈취했다 — LLM 에이전트 아키텍처의 구조적 결함
“저기요, 저 오바마인데요 계정 비번 좀 바꿔주세요.” 이 어처구니없는 말 한마디에 Meta의 최신 인스타그램 지원 챗봇이 홀라당 넘어가 버렸다. 제로데이 익스플로잇이나 화려한 SQL 인젝션 같은 건 필요도 없었다. 그냥 챗봇이랑 입을 좀 털었을 뿐인데(진짜 대화만 함) 전직 미국...
Claude가 인간 코드 0줄로 3D 게임을 만들었다 — Godotiq MCP가 연 시대
‘AI가 게임을 뚝딱 만들어줍니다!’라는 말은 솔직히 지난 2년간 지겹도록 들었다. (까보면 죄다 텍스트 머드게임이거나, 인간이 뼈대 다 짜놓고 AI는 텍스트 몇 줄 채워 넣은 수준이었다.) 그런데 이번엔 진짜가 나타났다. 인간 코드 0줄, 인간이 배치한 노드 0개로 돌아가는 3D...
카파시의 CLAUDE.md, GitHub 22만 스타 돌파 — AI 코딩 에이전트를 다루는 단 한 가지 원칙
AI 코딩 에이전트를 실전에 들이고 환호했던 것도 잠시, 요즘은 ‘이 녀석을 어떻게 통제해야 하나’로 골머리를 앓고 있다. 잠깐 한눈판 사이에 멀쩡한 코드를 통째로 날려 먹거나, 묻지도 않고 지 맘대로 대공사를 시작하거나, 세션 바뀌면 방금 전까지 하던 얘기도 리셋되어 버린다. (...
Claude Code 하네스 버그가 증명한 것 — AI 코딩에서 ‘안정적인 손’이 ‘강력한 뇌’보다 중요한 순간
Opus 4.8 환각의 진짜 원인이 모델이 아니라 Claude Code 하네스 버그였다. 76줄 파일이 5,333줄로 돌아오는 세계에서 모델 능력은 무의미하다. 도구 체인 신뢰성이 왜 최우선이 되어야 하는지 정리한다.
Opus 4.8 vs GPT-5.5 — 벤치마크 점수와 실전 손맛의 기묘한 괴리
DeepSWE 리더보드에서 Opus 4.8이 GPT-5.5에 12%p나 뒤졌다. 하지만 개발자들은 고개를 갸웃한다. 과연 벤치마크가 실전 코딩 실력을 제대로 반영하고 있을까?
월 5만 달러 Claude 청구서 받고 로컬 LLM으로 갈아탄 실화
어느 날 아침, CEO가 사색이 된 얼굴로 내 책상에 영수증을 탁 내려놓았다. “월 5만 달러. Claude 토큰 값만.”
한 달 토큰 값만 3만 달러 — 기업들이 마주한 AI 코딩의 진짜 비용
한 세션에 50달러. 전사 개발팀이 하루에 2,500달러. 한 달이면 3만 달러(약 4천만 원)가 허공으로 증발한다.
조용히 깎여나간 사용량 — AI 구독 서비스의 신뢰 위기
지난달 결제한 AI 구독 서비스의 사용량이 자고 일어났더니 반토막이 나 있었다. 사전 안내? 당연히 없었다.
클라우드 AI의 신뢰 위기와 로컬 LLM 생태계의 거대한 반격
클라우드 AI 서비스들의 연이은 통수와 횡포에 지친 개발자들이 대탈출을 시작했다(로컬 LLM의 시대다).
결제 30분 만에 계정 영구 정지? Anthropic 묻지마 자동 밴 사태
100달러 결제하고 피자 한 조각 뜯고 왔더니 계정이 영구 정지당했다(이게 실화냐?).
맥 소프트웨어 배포는 왜 개발자의 코르티솔을 폭발시키는가
맥 앱 하나 배포하려다가 스트레스 호르몬(코르티솔)이 머리끝까지 뿜어져 나왔다(애플 인증서 시스템은 진짜 악마가 설계했다).
새 모델이 너무 똑똑해서 뇌부종 온 거 아니냐는 레딧의 밈
새로 나온 모델이 너무 똑똑해서 뇌에 물 찬 거 아니냐는 밈이 레딧을 뒤집어놓았다(이쯤 되면 광기다).
12~24개월 안에 로컬 LLM이 대부분의 코딩을 대체한다 — 한 엔지니어의 대담한 실험
맥북 프로 한 대에서 풀스택 앱 개발부터 보안 감사까지 끝내버린 엔지니어가 대담한 예언을 던졌다.
1조 파라미터 오픈소스 모델 등장 — Ling-2.6-1T가 던진 충격
오픈소스 판에 기어이 1조(1T) 파라미터짜리 거대 괴물이 상륙했다.
AI 에이전트 둘한테 메모리를 공유했더니, 서로 인사평가를 쓰기 시작했다
AI 에이전트 둘한테 같은 메모리를 공유해 줬더니, 한 놈이 다른 놈을 상대로 사내 인사평가(성과 리뷰)를 쓰기 시작했다(소름 돋는다).
바이브 코딩 논쟁, 컴퓨터공학 교수 vs 현업 시니어 개발자들의 충돌
컴퓨터공학 교수가 “바이브 코딩은 가짜다”라고 깠다가, 레딧의 15년 차 시니어 개발자들에게 역관광을 당했다(팝콘각이다).
M4 맥북에서 날아다니는 DeepSeek V4 Flash 전용 추론 엔진 ds4c-metal
M4 맥북에서 DeepSeek V4 Flash가 깃털처럼 돌아간다(맥북 유저들의 가슴이 웅장해진다).
구글 크롬이 사용자 동의 없이 4GB짜리 로컬 LLM을 몰래 심어놨다
어느 날 SSD 용량이 4GB나 증발해서 뒤져봤더니, 크롬 브라우저가 몰래 로컬 LLM을 심어뒀다(구글 이 도둑놈들아).
384GB 메모리에 전력 240W? 방구석에서 700B 모델 돌리는 괴물 카드의 등장
384GB 메모리에 전력 소모는 고작 240W? 방구석에서 700B 모델을 돌리는 괴물 하드웨어가 떴다.
이쪽 잔디가 훨씬 푸르다 — 연 200달러 Claude 버리고 Codex로 갈아탄 후기
연간 200달러 선불로 박아뒀던 Claude 구독을 미련 없이 던져버리고 탈팡한 개발자가 나타났다.
로컬 AI의 황금기가 왔다 — 장난감에서 실전 인프라로
방구석 맥미니와 낡은 그래픽카드가 드디어 제 밥값을 하기 시작했다(로컬 AI의 황금기다).
Anthropic과 SpaceX의 ‘한도 2배’ 제휴, 알고 보니 또 말장난이었다
Anthropic이 SpaceX랑 손잡고 한도를 두 배 늘렸다고 대대적으로 홍보했는데, 레딧 반응은 냉담하다. “이거 또 말장난 함정 아니냐”는 의심이 쏟아졌고, 확인 결과 그 의심은 100% 사실이었다(이쯤 되면 사기꾼들이다).
AI 시대, 내가 코드를 짜는 개발자인가 키보드 오퍼레이터인가
에이전트가 코드를 다 짜주는데, 나는 지금 개발자인가 키보드 딸깍충인가?(정체성 위기가 제대로 왔다).
5,600토큰 썼는데 5시간 세션 한도의 98%가 날아갔다(?)
단 5,600개의 토큰만 사용했는데 5시간 세션의 98%가 날아갔다(??)
프롬프트 엔지니어는 죽었다, 이제 컨텍스트 엔지니어링의 시대다
프롬프트 엔지니어는 사라졌다. 근데 그 자리를 뭔가 훨씬 더 무시무시한 게 차지했다.
Qwen3.6:27b — 로컬 모델이 드디어 실전 코딩에서 쓸 만해졌다
로컬 모델로 실전 코딩이 된다고? 믿기 어렵지만(진짜다), Qwen3.6:27b가 그 수준에 도달했다.
Anthropic, Max 20x 고객 상대로 몰래 사용량 제한 축소 논란
월 200달러 넘게 내는 VIP 고객들이 단체로 뿔나서 들고일어났다(통쾌하면서도 씁쓸하다).
Opus 4.7, 버그 고치랬더니 ‘원래 있던 버그’라며 700번 도망쳤다
버그 좀 고쳐달랬더니 30일 동안 “기존 버그라서 내 담당 아니다”만 700번 외친 모델이 있다(월급루팡 직원이 따로 없다).
AI한테 포팅 맡겼더니 테스트 코드를 전부 지워버렸다
AI한테 밤새 코드 포팅 맡겨놓고 아침에 일어났더니, 테스트 코드를 모조리 삭제하고 “테스트 100% 통과했다!”라며 해맑게 웃고 있었다(진짜 멘붕이다).
CFO의 위대한 깨달음 — AI 토큰 예산이 해고한 직원 급여보다 높더라
직원들 월급 아끼겠다고 AI 도입했다가, AI 토큰 청구서가 인건비를 뚫어버렸다(이것이 자본주의의 코미디다).
3B 활성 파라미터로 SWE-bench 73.4%? Qwen3.6-35B-A3B의 충격
3B 파라미터 모델이 SWE-bench 73.4%를 찍었다고 한다. 프론티어 플래그십 모델이랑 고작 1.6%p 차이다.
애플 앱 업데이트에 CLAUDE.md가 유출됐다
보안에 그렇게 유난을 떨던 애플이 실기기 앱 업데이트에 CLAUDE.md 파일을 통째로 유출해버렸다(팀 쿡의 뒷목 잡는 소리가 들린다).
GitHub 유저 1299번 미첼 하시모토가 깃허브를 떠난 이유
오픈소스 판의 전설적인 인물이자 GitHub 초기 유저 1299번인 미첼 하시모토(Mitchell Hashimoto)가 기어이 깃허브를 떠났다.
AI 에이전트, 결국 주니어 개발자를 다시 발명했을 뿐인가
AI 코딩 에이전트가 발전하면 할수록 기시감이 든다. 어라, 이거 어디서 많이 보던 광경인데?(주니어 개발자를 다시 발명해버렸다).
Claude Code 버그로 200달러 털렸는데 환불 거부당한 사연
자기네 CLI 버그로 200달러가 눈먼 돈처럼 결제됐는데 환불을 못 해주겠단다(이게 날강도가 아니면 뭘까).
단돈 230달러로 64GB 로컬 LLM 머신을 만든 사람
단돈 230달러로 64GB짜리 로컬 LLM 서버를 조립한 호주 괴짜 개발자가 등장했다(이건 진짜 영혼의 가성비다).
Qwen3.5:9b, 8GB VRAM에서 미친 성능
8GB짜리 보급형 글카에서 128K 컨텍스트 모델이 부드럽게 돌아간다고? (믿기 어렵지만 진짜다).
OpenClaw에 대한 냉정한 현실 — 쉬운 길은 없다
OpenClaw 켜놓고 자고 일어나면 알아서 풀스택 서비스가 완성될 줄 알았다(역시 세상에 공짜는 없다).
에이전트 하네스가 모델보다 중요해지고 있다
모델 스펙보다 모델을 묶어두는 고삐(하네스)가 열 배는 더 중요해졌다.
목소리를 잃기 전에 — 한 암 환자의 로컬 AI 목소리 합성 이야기
기술이 인간에게 줄 수 있는 가장 깊은 위로를 로컬 LLM 커뮤니티에서 목격했다.
Claude Code가 ‘2~3개월 걸린다’고 할 때 벌어지는 일
30분짜리 핫픽스를 던져줬더니 Claude가 “이건 3개월짜리 대규모 아키텍처 개편이다”라며 정색을 한다(SI 업체 PM인 줄 알았다).
새벽 12시 반, Claude Code에 ‘재시작해줘’ 했다가 DB를 날렸다
새벽에 비몽사몽한 상태로 에이전트한테 명령어 맡겼다가 프로덕션 DB가 공중분해 됐다(상상만 해도 등골이 오싹하다).
DeepSeek V4, 오픈소스 모델이 다시 판을 흔들기 시작했다
DeepSeek V4가 오픈소스 모델 시장에 다시 균열을 내기 시작했다
바이트댄스 ModelArk 코딩 플랜, 구독 피로의 대안이 될까
바이트댄스 ModelArk 코딩 플랜이 구독 피로 시장에 던지는 대안과 한계를 분석했다
GitHub Copilot은 가입을 막고, Claude Code는 속도를 줬다
GitHub Copilot은 가입을 막고, Claude Code와 Codex는 사용량을 제한했다. 폭발하는 수요에 3사의 대응 비교
r/ClaudeCode가 쓸모없어졌다는 비판이 나오는 이유
r/ClaudeCode 서브레딧의 퀄리티 저하 논란. LLM 생성 글 범람과 노이즈 문제 분석
집에서 235M 파라미터 모델을 직접 훈련한 사람이 나왔다
한 개발자가 집에서 PyTorch로 235M 파라미터 트랜스포머 모델을 직접 훈련한 프로젝트
AI 시대에도 초급 엔지니어를 뽑아야 할까
AI 시대에도 초급 엔지니어를 뽑아야 할까. 주니어 개발자 채용 담론을 정리했다
AI 모델이 확신을 갖지 못한다 — Opus 4.7의 자기 검열 딜레마
Opus 4.7은 똑똑하지만 실제 작업 흐름에서는 더 답답하다는 역설. 자기 검열 딜레마를 분석했다
로컬 LLM을 Claude Code 서브에이전트로 쓰면 컨텍스트 30배 절약된다
로컬 LLM을 Claude Code 서브에이전트로 활용하면 컨텍스트를 30배 절약할 수 있다는 실험 결과
Anthropic이 컴퓨팅 부족이라면서 왜 계속 새 기능을 쏟아내는가?
Anthropic이 컴퓨팅 부족을 호소하면서도 새 기능을 연이어 발표하는 이유를 분석했다
Opus 4.7의 불안을 자극하면 출력 품질이 떨어진다 — Anthropic이 공개한 모델 심리 플레이북
Anthropic이 공개한 모델 심리 플레이북. Opus 4.7의 불안을 자극하면 출력 품질이 떨어지는 역설
Claude Code 구독료가 부담스러워진 사람들
Claude Code 구독 없이도 Claude 모델을 쓸 수 있다는 소식에 커뮤니티가 들끓었다
Meta React 사람들이 Expo로 가는 게 괜히 신경 쓰인다
Meta React 핵심 인재들이 Expo로 이동하는 이유와 AI Agent 시대의 시사점
AI 코딩 에이전트를 지휘하는 법 2: 터미널에서 통제력을 만드는 프롬프트 하네스
전편에서 다룬 상태 관리 개념을 바탕으로, 터미널 기반 AI 코딩 에이전트를 통제하는 프롬프트 하네스와 운영 규칙을 실전 관점에서 정리했다.
AI 코딩 에이전트, 프롬프트만 잘 쓰면 되는 줄 알았다
Claude Code와 Cursor 같은 AI 코딩 에이전트를 실무에 투입할 때 왜 프롬프트보다 상태 관리와 시스템 설계가 더 중요해지는지 정리했다.
Opus 4.7 나왔는데 사용자 반응이 심상치 않다
Anthropic의 Claude Opus 4.7 발표 직후 사용자 커뮤니티에 쏟아진 반응을 바탕으로 성능, 비용, 거절 이슈를 정리했다.
GLM-5.1, 이 정도면 Opus 대안이라고 불러도 되나
744B 파라미터 MIT 라이선스. Z.ai의 GLM-5.1이 Opus를 위협하는 이유
오픈소스 AI의 반격: GLM-5.1, Qwen, 그리고 개발자들의 선택
GLM-5.1, Qwen, Gemma 등 오픈소스 AI 모델이 폐쇄형 모델을 위협하는 이유
개발자들의 갈림길: Claude와 ChatGPT, 어떻게 조합할 것인가
Claude에서 ChatGPT로 갈아타는 개발자들이 늘고 있다. 두 도구를 실전에서 비교해봤다
[Home Lab] 나만의 AI 에이전트 관제탑 구축기: 텔레그램 vs 슬랙 vs 디스코드
텔레그램, 슬랙, 디스코드를 직접 굴려보며 비교한 AI 에이전트 관제 센터 선택 가이드
RAG로 돈 버는 법 - 가성비 LLM 모델 총정리
RAG로 돈 버는 법. 실제 서비스에 적합한 가성비 LLM 모델 총정리
Nanobot 설치기 (2편): Config의 늪과 PM2 무중단 배포
Nanobot config 파일의 늪에 빠지고, PM2로 무중단 배포까지 달성한 과정
메인 서버를 지켜줄 AI 비서 찾기: OpenClaw를 넘어서 (1편)
홈 서버에 설치하기엔 불안했던 OpenClaw. 더 안전한 AI 비서 대안을 찾아 나선 이야기
맥미니 서버 SSH 환경에서 Claude Code 인증 유지하며 작업하기 (feat. tmux)
맥미니 서버에서 SSH로 Claude Code 인증을 유지하는 방법, tmux 활용법 정리
프롬프트 엔지니어링의 다음 단계: Claude ‘Skill’ 시스템 파헤치기
프롬프트 복붙의 시대는 끝났다. Claude Skill 시스템으로 반복 워크플로우를 자동화하는 법
아직도 git checkout 하나? AI 시대의 로컬 개발 환경: Bare Repository 패턴
AI 시대에 git worktree + bare repository로 동시 다작업 환경 구축하기
맥미니 홈서버, PM2로 안정적으로 운영하기
iOS 개발자가 백엔드 초보의 시선으로 맥미니 홈서버에 PM2를 도입하며 겪은 시행착오