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오픈소스 LLM

가중치를 내려받을 수 있는지가 모델 통제권을 가릅니다. 미세조정, 자사 GPU 운영, 오프라인 실행이 가능해지는 대신 추론 서버·업데이트·장애 대응은 직접 떠안습니다.

오픈소스와 클로즈드의 선택은 어느 쪽이 강한가가 아니라 데이터를 밖으로 낼 수 있는지, 운영 역량이 있는지, 호출량이 계속 늘지에 달렸습니다. Qwen3-Omni는 Instruct·Thinking·Captioner를 Apache-2.0으로 공개하고, MiniMax M2.1은 코딩과 에이전트용 Modified-MIT를 채택했습니다. 운영은 자체 부담이므로 벤치마크보다 라이선스를 먼저 봐야 합니다.
대형 모델을 로컬로 돌리려면 VRAM은 얼마나 필요할까? 8GB·16GB·24GB로 무엇을 돌릴 수 있나

대형 모델을 로컬로 돌리려면 VRAM은 얼마나 필요할까? 8GB·16GB·24GB로 무엇을 돌릴 수 있나

대형 모델을 로컬로 돌릴 때 그래픽카드 VRAM이 충분한지는 모델을 다운로드하기도 전에 체감 상한을 정해 버리는 경우가 많습니다. 연산 성능만 보다가 모델이 들어가지 않거나, 들어가도 짧은 컨텍스트만 쓸 수 있다는 사실을 뒤늦게 깨닫는 사람이 적지 않습니다. VRAM은...

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