Tag: llm
All the articles with the tag "llm".
-
로컬 코딩 모델은 어디까지 왔나: Qwen3.6 27B와 llama.cpp, OpenCode 조합
Qwen3.6 27B, llama.cpp, OpenCode 조합이 로컬 코딩 모델을 실험용 도구에서 실전 보조 엔진으로 끌어올리는 흐름을 정리합니다.
-
AI 코딩 에이전트의 토큰 비용을 줄이는 로컬 LLM 라우터
token-router는 큰 로그와 레거시 파일을 통째로 클라우드 모델에 보내지 않고, 로컬 LLM이 관련 라인만 찾아 원문 조각으로 넘기는 하이브리드 컨텍스트 라우터입니다.
-
Claude Opus 4.8 출시: 더 똑똑한 모델보다 협업 능력이 중요한 이유
Claude Opus 4.8의 정직성 개선, Dynamic workflows, Effort control, Messages API 변경과 가격을 개발자 관점에서 정리합니다.
-
From Code to System: 2026년 AI 엔지니어링의 5계층
Updated:프롬프트, 컨텍스트, 하네스, 오케스트레이션, 평가(Evals)—2026년 AI 엔지니어링을 이루는 5계층과 '시스템으로서의 AI' 관점을 정리합니다.
-
Karpathy의 LLM-Wiki: LLM이 직접 쓰고 관리하는 개인 지식 위키
Karpathy가 제안한, LLM이 마크다운 위키를 직접 쓰고 유지하는 개인 지식 베이스 패턴을 소개합니다. raw/wiki/schema 3계층과 Ingest·Query·Lint 사이클을 정리했습니다.
-
Gemini 3.1 Pro 심층 분석: ARC-AGI-2 77.1%, 추론의 새 기준
2026년 2월 공개된 Google Gemini 3.1 Pro의 핵심 특징, 벤치마크 결과, 가격, 경쟁 모델 비교, API 사용법까지 개발자 관점에서 정리합니다.
-
Claude Sonnet 4.6 심층 분석: Opus급 성능을 1/5 가격에
2026년 2월 출시된 Claude Sonnet 4.6의 핵심 특징, 벤치마크 결과, 가격, 경쟁 모델 비교, API 사용법까지 실전 관점에서 정리합니다.
-
Mac에서 Ollama + EXAONE 3.5 설치 및 사용 가이드: 로컬에서 한국어 LLM 돌리기
Mac에서 Ollama를 설치하고 LG AI Research의 EXAONE 3.5:7.8B 모델을 로컬에서 실행하는 방법을 단계별로 안내합니다.