LocalLLaMA, safety-critical 소프트웨어용 14B Ada 코딩 모델에 주목

왜 이 글이 주목받았나

2026년 3월 r/LocalLLaMA에서 의미 있었던 글 하나는 Ada와 SPARK처럼 상대적으로 작지만 여전히 고위험 산업에서 쓰이는 언어를 정면으로 다뤘다는 점이다. 작성자는 flight controller, air traffic system, defense software 같은 safety-critical 환경에서 중요한 Ada에 대해, 범용 frontier model들이 여전히 약하다고 지적한다. 그리고 그 대안으로 Qwen2.5-Coder-14B-Instruct를 QLoRA로 미세조정한 전용 모델을 제시했다. 크롤링 시점 기준 이 글은 147점과 39개 댓글을 기록했다.

게시글에 따르면 Steelman R5는 3,430개의 Ada/SPARK instruction pair로 학습됐고, 모든 학습 샘플은 gnatmake -gnat2022 -gnatwa 를 통과한다. 이 제약은 단순히 예쁜 데모를 위한 것이 아니라, 구문 청결성과 toolchain 호환성이 특히 중요한 언어 생태계에서 바로 쓸 수 있는 코드를 목표로 한다는 뜻이다. 작성자가 제시한 custom 1,000-prompt benchmark에서는 Steelman R5가 first-attempt clean compile 68.6%를 기록했고, 같은 표에서 Claude Opus 4.6은 42.1%, Claude Sonnet 4.6은 37.2%, untuned Qwen2.5-Coder-14B는 약 35%였다.

학습 방식이 시사하는 것

학습 레시피는 frontier model 관점에서는 비교적 소박하다. QLoRA 4-bit, LoRA rank 32와 alpha 64, 라운드별 1 epoch, 그리고 adapter를 이어붙이다 catastrophic forgetting이 발생하자 매번 base model에서 다시 학습하는 방식을 택했다고 적었다. 게시글은 약 2~3일 동안 rented H100을 이용해 다섯 라운드를 돌렸다고 설명한다. 이것이 로컬 모델 커뮤니티에서 의미 있는 이유는 단순히 “더 큰 모델이 더 높게 나왔다”가 아니라, 제한된 규모의 모델도 데이터 품질과 과제 정의를 좁히면 특정 도메인에서 훨씬 큰 closed model을 이길 수 있다는 점을 보여주기 때문이다.

연결된 Hugging Face 프로젝트를 보면 Reddit 공개 이후에도 작업이 이어진 것으로 보인다. 현재 model card는 더 엄격한 500-prompt eval에서 warnings as errors를 적용한 v0.2 결과를 제시하며, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, Grok 4와 비교한다. 이 수치는 Reddit 게시글의 R5 benchmark와 동일 조건은 아니므로 직접 연속선상에 놓을 수는 없지만, 적어도 프로젝트가 쉬운 비교표만 반복하는 대신 평가 자체를 강화하려 했다는 점은 읽힌다.

왜 niche 언어 특화가 중요한가

이 사례가 보여주는 더 큰 교훈은 코드 생성 성능이 leaderboard 하나로 수렴하지 않을 수 있다는 점이다. Ada 시장은 Python이나 TypeScript보다 작지만, 오류 비용이 훨씬 크고 형식적 제약도 강하다. 이런 환경에서는 평균 벤치마크가 더 좋은 범용 assistant보다, 특정 언어에서 더 안정적으로 compile되는 14B open model이 실제로 더 유용할 수 있다.

작성자도 한계를 분명히 적었다. compile 성공은 semantic correctness와 같지 않고, HumanEval-Ada pass@1은 더 낮으며, debugging 능력은 아직 약하다. 그럼에도 이 LocalLLaMA 글은 open-model 진영이 어디서 여전히 강점을 가질 수 있는지를 잘 보여준다. frontier model을 값싸게 흉내 내는 데서 끝나는 것이 아니라, 데이터와 평가를 잘 고르면 좁지만 중요한 산업 영역에서 실질적인 우위를 만들 수 있다는 것이다.

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