AI 모델 (LLM·GPT·Claude·Gemini)
GPT, Claude, Gemini, Llama 등 AI 모델(LLM) 출시·벤치마크·API 변경사항을 모읍니다.
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AI 모델 관련 글 — 199 페이지
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브라우저에서 AI 모델을 직접 실행하는 개인 정보 보호 중심 파일 도구 구축 방법
이 글은 서버로 파일을 업로드하지 않고 브라우저에서 직접 AI 모델을 실행하여 개인정보를 보호하는 파일 처리 도구인 LocalMediaKit의 개발 과정을 다룹니다. ONNX Runtime Web과 WASM, IndexedDB 등을 활용해 클라이언트 사이드에서 이미지 배경 제거 및 PDF 편집을 구현한 기술적 노하우와 한계점을 설명합니다.
How I built privacy-first file tools that run AI models directly in your browser↗dev.to
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0달러 RAG 스택: 단 한 푼도 지불하지 않고 프로덕션 레트리벌 시스템 구축하기
이 기사는 API 비용과 벡터 데이터베이스 구독료를 전혀 지불하지 않고도 고성능 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 수 있는 '0달러 스택'을 소개합니다. BGE 임베딩, FAISS/Chroma, DeepSeek/Ollama, 그리고 리랭커를 조합하여 비용 효율적인 검색 파이프라인을 구성하는 구체적인 방법론을 다룹니다.
The $0 RAG Stack: Build a Production Retrieval System Without Paying a Cent↗dev.to
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Claude Fable 5 vs Mythos 5: 완벽한 기술 비교, 벤치마크, 가격 및 보안 차이점 (2026)
Anthropic이 차세대 모델인 Claude Fable 5와 Mythos 5를 동시 출시하며 코딩 및 보안 분야에서 압도적인 성능을 선보였습니다. Fable 5는 공개형으로 강력한 에이전틱 코딩 능력을 제공하고, Mythos 5는 엄격히 통제된 환경에서 사이버 보안 방어 목적으로만 사용 가능합니다.
Claude Fable 5 vs Mythos 5: Complete Technical Comparison, Benchmarks, Pricing and Security Differences (2026)↗dev.to
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[AINews] 오픈 모델, Model Labs vs 에이전트 랩스, 그리고 학습 불가능한 것들 — 사라 구오
사라 구오의 에세이를 통해 AI 기술의 핵심 가치가 모델 자체보다 기업의 데이터를 연결하고 도구를 활용하는 '에이전트 랩'의 구축 능력으로 옮겨가고 있음을 조명합니다. 또한 Anthropic의 최근 사례를 통해 모델 성능의 불투명한 변화와 데이터 보안 문제가 산업 신뢰도에 미치는 리스크를 다룹니다.
[AINews] Open Models, Model Labs vs Agent Labs, and What's Untrainable — Sarah Guo↗latent.space![[AINews] 오픈 모델, Model Labs vs 에이전트 랩스, 그리고 학습 불가능한 것들 — 사라 구오](https://startupschool.cc/og/ainews-open-models-model-labs-vs-agent-labs-and-whats-untrainable-sarah-guo-2daf.jpg)
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TradingView에서 지금껏 볼 수 없었던 SML Sovereign Harmonic Matrix v8.0, 왜 특별한가:
ScriptMaster Labs는 단순한 가격 변동 추종이 아닌, 9개의 독립적 엔진이 일치할 때만 신호를 생성하는 'SML Sovereign Harmonic Matrix v8.0'을 출시했습니다. 이 시스템은 특허 출원 중인 APEX ANCHOR MATRIX 기술과 자체적인 품질 지수를 통해 노이즈를 제거하고 높은 정확도의 매매 기회를 포착하는 것을 목표로 합니다.
Why the SML Sovereign Harmonic Matrix v8.0 is unlike anything on TradingView right now:↗dev.to
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내 LLM이 부적절한 도구를 계속 호출해서, 상태 머신을 구축해 중단시켰다
프롬프트 기반의 가드레일은 사용자의 입력 방식에 따라 우회될 위험이 있어, 특정 상태에서만 도구가 존재하도록 설계된 FSM(Finite State Machine) 도입이 필요합니다. 이 글은 도구 접근 제어, 무한 루프 방지, 비동기 데이터 검증을 통해 AI 에이전트의 안정성을 확보하는 기술적 방법론을 다룹니다.
My LLM kept calling tools it shouldn't, so I built a state machine to stop it↗dev.to
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DiffusionGemma: Google의 4배 빠른 디퓨전 LLM을 로컬에서 실행하기 (설치 가이드)
구글 딥마인드가 오픈 소스로 공개한 DiffusionGemma는 토큰을 순차적으로 생성하는 기존 방식 대신 디퓨전 방식을 채택하여 초고속 텍스트 생성을 가능하게 합니다. 이 모델은 요약, 번역, 합성 데이터 생성에 최적화되어 있으며 Apache 2.0 라이선스로 자유로운 활용이 가능합니다.
DiffusionGemma: Run Google's 4x Faster Diffusion LLM Locally (Full Setup Guide)↗dev.to
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P2P GPU 그리드를 위한 세 계층 모노레포를 구축했습니다 - API가 가장 외로운 이유
이 글은 경량화된 P2P GPU 그리드 프로젝트 'Sarva'의 3계층 모노레포 설계 구조와 개발 철학을 설명합니다. FastAPI, Next.js, Python 에이전트로 구성된 시스템을 통해 복잡한 오버엔지니어링 없이도 작동 가능한 인프라를 구축하는 방법을 다룹니다.
I built a three-tier monorepo for a peer-to-peer GPU grid — here is why the API is the loneliest part↗dev.to
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Show HN: Drift - 임베딩 모델 업그레이드는 재인덱싱이 아닌 로테이션이어야 합니다
Drift는 매번 전체 데이터를 다시 임베딩해야 하는 기존 RAG 시스템의 고비용·저효율 문제를 해결하기 위해 등장한 Spark 네이티브 도구입니다. 중복 제거, 증분 업데이트(CDC), 그리고 어댑터 기술을 이용한 모델 전환 기능을 통해 임베딩 라이프사이클을 체계적으로 관리합니다.
Show HN: Drift – an embedding-model upgrade should be a rotation, not a reindex↗github.com
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Show HN: Meadow Mind - 7B 디퓨전 LLM이 제로 트레이닝으로 Gym 게임을 플레이합니다
Meadow Mind는 기존의 오토레그레시브(AR) 방식 대신 디퓨전 언어 모델을 활용하여, 학습 과정 없이도 약 0.4초라는 매우 낮은 지연 시간으로 복잡한 환경에서 의사결정을 내립니다. 사용자가 자연어로 상태와 규칙을 정의하기만 하면 모델이 즉각적으로 반응하며, 이는 강화학습의 보상 설계나 대규모 데이터 학습 없이도 높은 성능을 보여줍니다.
Show HN: Meadow Mind – a 7B diffusion LLM plays Gym games with zero training↗github.com













