로컬 모델보다 유료 AI가 나을 수 있는 경우
16GB와 12GB 그래픽카드가 있는 PC에서 를 포함한 여러 을 써 본 경험은 꽤 분명하다. 8B~12B 매개변수 모델은 아침 뉴스를 긁어와 요약하기, 다운로드 폴더 정리하기, 가벼운 대화, 짧고 단순한 코드 작성, 작은 지식 자료 확인 같은 일에는 쓸 수 있다.
하지만 이런 일은 무료로 제공되는 상용 AI도 쉽게 처리한다. 깊은 문맥을 넣고 오래 이어지는 작업을 맡기거나, 도구와 기능을 안정적으로 쓰게 하거나, 대화를 이어 가며 코드 문제를 고치는 일은 이급 로는 거의 어렵다는 결론이다.
더 큰 그래픽카드로 해결하자는 선택지도 비용이 문제다. 32GB VRAM이 있는 그래픽카드 한 장 가격이 월 20달러 구독료를 약 100개월 낼 돈과 맞먹는다는 계산이라, 로컬 장비 투자가 항상 실용적이라고 보기 어렵다.
핵심 포인트
- 16GB와 12GB 환경에서는 포함 의 한계가 뚜렷했다.
- 8B~12B 매개변수 모델은 뉴스 요약, 파일 정리, 가벼운 대화, 짧은 코드 작성에는 쓸 수 있다.
- 깊은 문맥, 안정적인 , 반복적인 코드 디버깅에는 작은 이 부족했다.
- 32GB VRAM 그래픽카드는 월 20달러 구독을 약 100개월 쓰는 비용과 비교될 만큼 비싸다.
- 를 오래 쓰려면 과 상용 AI를 작업 난이도에 따라 나누는 전략이 현실적이다.