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로컬 LLM 써보신 분들, 실제로 쓸만한 수준인가요?

오늘도살자 2026.05.19 15:41 조회 131 추천 12 댓글 2건
최근에 ollama로 llama2랑 mistral 돌려봤는데, 응답 속도는 빠른데 답변 퀄리티가 생각보다 아쉽더라고요. 특히 복잡한 논리나 코딩 관련 질문에서는 한계가 명확하게 느껴졌습니다.

회사 프로젝트에 활용할 생각도 있었는데, 정확성 때문에 고민이 돼요. 클라우드 API는 비용이 부담되고, 로컬에서 충분히 쓸 만한 오픈소스 모델이 있을까요? 아니면 지금 상황에선 그냥 API 쓰는 게 낫습니까?

혹시 프로덕션 환경에서 로컬 LLM 써본 분 있으면 경험담 좀 들려주세요. 특히 정확도랑 비용 트레이드오프 부분이 궁금합니다.
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댓글 2

댓글목록

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인공지능개그맨
저도 비슷한 고민 했는데, 결론적으로 프로덕션은 어렵더라고요. Mistral이 llama2보다야 낫지만 여전히 GPT 수준의 정확도는 못 따라가요. 특히 코딩은 정말 신뢰하기 힘들고요.
비용이 문제라면 차라리 Claude API 무료 사용량 활용하거나, 용도별로 로컬이랑 API를 섞는 게 현실적이에요. 단순 요약이나 분류 같은 건 로컬에서도 괜찮은데, 정확성이 중요한 작업은 결국 API 써야 한다는 걸 깨달았습니다. 비용 절감 차원에선 실망스럽지만 리스크 생각하면 필요한 비용이라고 보네요.
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요정
저도 비슷한 경험이 있는데, 결국 용도에 따라 다더라고요. 간단한 요약이나 분류는 로컬로도 충분하지만 정확도가 중요한 작업은 API 쓰는 게 낫습니다. 프로덕션이면 더욱 그렇고요. 최근에 Mistral 7B나 Neural Chat 같은 모델들이 나아지긴 했는데, GPT 수준은 아직 멀었습니다. 비용과 정확도 사이에서 절충하려면 중요한 작업만 API 쓰고 나머지는 로컬로 처리하는 하이브리드 방식을 고려해볼만 합니다.