로컬 대형 언어 모델은 크기만큼 값어치를 하나
로컬에서 직접 돌릴 수 있는 을 고를 때, 폐쇄형 모델과 을 한눈에 비교하기가 어렵다. 기존 벤치마크는 흩어져 있고, 실제로 로컬 실행에 좋은 모델과 API로만 쓰기 좋은 모델을 구분해 주지 못하는 경우가 많다.
급 모델을 돌릴 만큼 VRAM을 준비하더라도, 더 큰 모델이 항상 더 나은 선택인지는 불확실하다. 특히 70B에서 350B 사이 모델은 크기와 실행 복잡도는 크게 늘지만, 체감 품질 향상이 그만큼 크지 않을 수 있다.
처럼 크기에 비해 인상적인 오픈 모델이 더 있는지도 중요한 비교 지점이다. 핵심 고민은 로컬 실행 비용, 장비 부담, 품질 향상 사이에서 어떤 모델이 실제로 쓸 만한가이다.
핵심 포인트
- 폐쇄형 모델과 을 나란히 비교하는 명확한 순위표를 찾기 어렵다.
- 많은 벤치마크는 실제 로컬 실행 가치와 API 사용 가치를 분리해 보여주지 않는다.
- 70B-350B 모델은 VRAM 요구량과 복잡도에 비해 품질 향상이 작게 느껴질 수 있다.
- 나 처럼 크기 대비 성능이 좋은 모델이 비용 절감 관점에서 중요하다.
- 로컬 모델 선택은 모델 크기보다 품질, 실행 비용, 관리 난이도를 함께 봐야 한다.