GLM 5.3 Flash·DeepSeek V4.1 Flash 등 오픈소스 모델, 10개월 전 프론티어급 성능 추월한다
원문 제목 — Just a reminder that GLM 5.3 Flash, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen 3.8 Next Flash, an
📄 전문 번역
GLM 5.3 Flash, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen 3.8 Next Flash, 그리고 Qwen 3.8 27B까지 모두 불과 10개월 전인 2025년 크리스마스 당시 '프론티어 인텔리전스'로 여겨졌던 모든 모델을 지능과 능력 양면에서 능가하고 있다.
오픈소스 AI가 뜨겁게 달리고 있다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
이 게시물은 GLM 5.3 Flash, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen 3.8 Next Flash, Qwen 3.8 27B 등 최신 오픈소스 모델들이 불과 10개월 전 프론티어급으로 평가받던 모델들을 능가한다며 오픈소스 AI의 급속한 발전을 강조한다. 댓글에서는 DeepSeek 토큰 사용 비용이 월 50~70달러로 월 100달러 Astra 플랜보다 경제적이라는 비용 비교와, Pro 6000에서 FP8 정밀도로 Qwen-3.8을 Codex와 함께 로컬 구동한 긍정적 경험이 공유됐다. 한편 4GB 그래픽카드와 8GB 램 같은 저사양 하드웨어에서의 구동 가능성에 대한 기대와, 고성능 모델을 돌릴 하드웨어 마련 부담에 대한 우려도 함께 나타났다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
4GB 그래픽카드와 8GB 램에서 돌아가는 Astra 수준의 오픈소스 모델을 우리는 언제쯤 볼 수 있을까?
내 사용 속도라면 DeepSeek 토큰에 월 50~70달러를 쓰게 된다. 같은 작업량 기준으로 다른 서비스에서는 월 100달러 이상짜리 플랜에 해당하는 금액이다. 내가 돈을 아끼는 편이라, 금방 소진해버릴 월 100달러 Astra 플랜보다 월 50~70달러가 낫다.
Qwen-3.8은 실제로 사용하기 훌륭하다. 특히 FP8 정밀도 이상에서 그렇다. 내 Pro 6000에서 Codex와 함께 로컬로 구동하면 '기능이 축소된' GPT 버전들보다 훨씬 좋은 결과를 낸다.
맞는 말이지만, 그럼 내가 뭘로 구동하라는 거지?
속도가 정말 미쳤다. 몇 달 전 프론티어 수준이던 모델이 이미 오픈소스 모델에게 추월당하고 있다. 오픈소스 AI는 빠르게 나아가고 있다 🔥