Hermes 에이전트 일상용 모델로 Gemma가 더 안정적일 수 있음
를 매일 쓸 때 가 보다 복잡한 지시를 더 잘 지켰다는 경험이다. 예를 들어 메모리에 “음성으로 말했을 때만 음성 답변을 쓰고, 사용자가 말한 언어와 같은 언어로 답한다”는 규칙을 넣었을 때 Gemma는 이를 놓치지 않았다.
Qwen은 글로 입력했는데도 음성 답변을 하거나, 언어를 섞는 일이 더 있었다. 다만 아주 까다로운 특정 문제에서는 Qwen으로 바꾸면 해결된 경우도 있었다.
전체적으로 직접 만든 도구의 약 90%는 Gemma가 잘 처리했고, 도구 호출과 코딩 능력도 충분히 강했다. Gemma는 답변 성격이 더 자연스럽게 느껴졌고, 영어와 중국어 중심으로 보인 Qwen보다 여러 언어 사용에서 더 낫다는 평가다.
핵심 포인트
- 가 의 일상용 모델로 더 안정적이었다는 경험이다.
- Gemma는 메모리에 저장한 복잡한 음성 답변 규칙을 더 잘 지켰다.
- 는 글 입력에도 음성 답변을 하거나 언어를 섞는 일이 있었다.
- 어려운 특정 문제에서는 Qwen이 해결책을 낸 경우도 있었다.
- 도구 호출, 코딩, 다국어 사용을 함께 보면 Gemma를 기본값으로 시험할 이유가 있다.