DeepSeek 모멘트 13개월 후: 로컬 AI 실행은 얼마나 발전했나?
Original: 13 months since the DeepSeek moment, how far have we gone running models locally? View original →
13개월 전 vs 지금
2025년 1월, Hugging Face 엔지니어가 DeepSeek R1 모델을 Q8 양자화로 초당 약 5 토큰 속도로 실행하는 방법을 트윗했다. 당시 이를 위해 필요한 하드웨어 비용은 약 $6,000이었다.
r/LocalLLaMA에서 176점을 받은 이 비교에 따르면, 이제 동일한 속도로 더 우수한 모델을 $600짜리 미니 PC에서 실행할 수 있다. 구체적으로는 Qwen3-27B Q4 모델이 $600짜리 AOOSTAR 미니 PC에서 약 5 TPS로 실행 가능하다.
더 실용적인 속도를 원한다면?
더 빠른 속도를 원한다면, Qwen3.5-35B-A3B(MoE 아키텍처) Q4/Q5 양자화 모델을 같은 하드웨어에서 17-20 TPS로 실행할 수 있다. 이는 일상적인 AI 보조 작업에 충분히 실용적인 속도다.
앞으로의 전망
이 커뮤니티 멤버는 이런 진보 속도를 보며 낙관적인 전망을 제시한다: 내년이면 지금의 최고급 모델보다 훨씬 뛰어난 4B 모델을 로컬에서 실행할 수 있을지도 모른다. 단순 소비자 하드웨어에서 프론티어급 AI 실행이 가능해지는 미래가 점점 가까워지고 있다.
왜 중요한가?
로컬 AI 실행의 민주화는 단순한 비용 절감을 넘어선다. 인터넷 연결 없이 프라이버시를 보장하며, 클라우드 서비스 의존도를 낮추고, 개발도상국이나 인프라가 취약한 지역에서도 고품질 AI 접근을 가능하게 한다. 13개월 만의 이 놀라운 발전은 앞으로의 가능성을 매우 밝게 보여준다.
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Hacker News에서 주목받은 Unsloth의 Qwen3.5 가이드는 27B와 35B-A3B를 포함한 로컬 실행 경로를 메모리 요구량, thinking 제어, llama.cpp 명령 중심으로 정리한다.
r/LocalLLaMA의 고득점 글은 llama-swap을 이용해 로컬 LLM 다중 모델 운영을 단순화한 경험을 공유한다. 단일 실행 파일, YAML 설정, systemd 자동 시작, 모델별 파라미터 필터링이 핵심 포인트로 제시됐다.
Alibaba의 Qwen 팀이 Qwen 3.5 Small 모델을 출시했다. r/LocalLLaMA에서 1,000점 이상을 기록한 이 발표는 고성능 소형 모델에 대한 커뮤니티의 높은 관심을 반영한다.
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