모델들이 갑자기 둔해졌나? LocalLLaMA는 'silent downgrade' 감각을 검증 문제로 바꿨다

r/LocalLLaMA thread의 출발점은 강한 체감이었다. 작성자는 mid Apr 2026 들어 Claude, Gemini, z.ai, Grok 등 여러 model이 instruction following, depth, latency에서 동시에 둔해진 것 같다고 썼다. 하지만 댓글이 커진 이유는 단순 불평이 아니라, 이 감각을 어떻게 검증할 수 있느냐로 빠르게 옮겨갔기 때문이다.

thread에서 반복된 가설은 provider가 비용 압박 때문에 dynamic quantization, routing, distillation-detection, capacity throttling을 더 공격적으로 쓰고 있을 수 있다는 것이다. 물론 이것들은 대부분 추정이다. 특정 model이 실제로 낮은 precision path를 타는지, peak-time에만 약해지는지, benchmark처럼 보이는 request를 다르게 처리하는지는 외부 사용자가 쉽게 알 수 없다.

그럼에도 이 글이 크게 반응을 얻은 이유는 명확하다. LLM 사용자는 score표보다 매일 쓰는 prompt에서 품질 변화를 먼저 감지한다. 답이 짧아지고, tool call이 느슨해지고, 이전에는 지켰던 조건을 놓치면 provider의 내부 최적화가 보이지 않아도 신뢰가 흔들린다. 특히 LocalLLaMA community는 cloud model과 local model을 계속 비교하기 때문에 이런 변화에 민감하다.

가장 실용적인 댓글은 “심리적 적응” 가능성도 열어뒀다. 사용자가 model prose와 failure mode에 익숙해질수록 예전에는 넘어갔던 허점을 더 잘 보게 된다는 설명이다. 동시에 공통 benchmark, 동일 prompt의 시간대별 반복, 여러 provider 간 covariance를 추적해야 silent downgrade를 말할 수 있다는 제안도 나왔다.

이 thread의 가치는 결론이 아니라 문제 설정에 있다. “모델이 나빠졌다”는 말은 흔하지만, 실제로 필요한 것은 reproducible prompt set, public score tracking, routing 추정, local baseline이다. Reddit의 community energy는 여기서 나온다. 불만은 크지만, 그 불만을 측정 가능한 model-quality 문제로 바꾸려는 압력이 함께 생기고 있다.