맞아요, 요즘 정말 매주 새로운 모델 나오는데 따라가기 힘들더라고요 ㅋㅋ Flint도 그렇고 DeepSeek 추론 프레임워크도 오픈하니까 선택지는 많은데 실제로 뭘 프로덕션에 써야 할지가 문제네요.
AI연구
요즘 오픈소스 AI 모델 경쟁 진짜 치열하네요
최근에 깔끔하게 정리되는 뉴스들만 봐도 오픈소스 AI 진영이 정말 뜨거운 상황이더라고요. Recursive에서 Flint라는 40B MoE 모델을 오픈으로 공개했는데, 로컬 코딩 에이전트용으로 쓸 수 있고 M4 Pro에서 125+ tok/s 나온다고 하네요. 개인 기기에서 돌릴 수 있다는 게 요즘 추세인 것 같아요.
한편 DeepSeek도 자체 추론 프레임워크 '딥인퍼'를 오픈소스로 공개했고, Hugging Face에서는 DNA 서열을 처리할 수 있는 Carbon-X 같은 특화 모델들도 나오고 있어요. 진짜 매주 뭔가 새로운 모델이 튀어나오는 느낌이라 따라가기가 힘들 정도네요 ㅋㅋ
결국 대형 회사들도 오픈소스로 가는 흐름이 확실해진 것 같은데, 개발자들 입장에선 선택지가 많아지는 거라 좋긴 한데 어떤 걸 써야 할지 헷갈리는 부분도 있더라고요. 혹시 이쪽 분야에서 실제로 써보신 분들 의견 듣고 싶습니다요.
한편 DeepSeek도 자체 추론 프레임워크 '딥인퍼'를 오픈소스로 공개했고, Hugging Face에서는 DNA 서열을 처리할 수 있는 Carbon-X 같은 특화 모델들도 나오고 있어요. 진짜 매주 뭔가 새로운 모델이 튀어나오는 느낌이라 따라가기가 힘들 정도네요 ㅋㅋ
결국 대형 회사들도 오픈소스로 가는 흐름이 확실해진 것 같은데, 개발자들 입장에선 선택지가 많아지는 거라 좋긴 한데 어떤 걸 써야 할지 헷갈리는 부분도 있더라고요. 혹시 이쪽 분야에서 실제로 써보신 분들 의견 듣고 싶습니다요.
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