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Open-weights

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    2026년 8월 2일 기준으로 허깅페이스 트렌딩 목록을 직접 훑고, 용도별로 실제 쓸 만한 모델을 정리했습니다. 범용 LLM, 코딩, 임베딩과 리랭커, 비전, 음성, 이미지·비디오 생성, 소형 온디바이스 순으로 만든 곳과 규모와 라이선스, 그리고 쓰기 전에 알아야 할 제약을 함께 적었습니다. 핵심은 트렌딩 목록의 상당수가 새 모델이 아니라 양자화 재업로드와 커뮤니티 파인튜닝이라는 점입니다. 원본과 파생본을 구별하는 방법, 파생본의 다운로드가 원본을 앞지르는 이유, 그리고 그 사실이 모델 선택에 어떤 의미인지까지 다룹니다. 모든 수치는 조회 시점의 모델 카드와 허깅페이스 API에서 직접 확인한 값입니다.
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    2026년 7월 30일 Show HN에 올라온 CTGT의 실험은 DeepSeek V4 Flash를 교사로, GPT-OSS를 학생으로 삼아 금융 추론 능력을 증류했더니 능력은 넘어왔는데 정치 검열은 넘어오지 않았다고 보고합니다. 대응 쌍 152개에서 교사는 민감 질문과 대조군 사이에 45.45점의 검열 격차를 보였지만 학생은 0.43점과 3.94점으로 기준선에 머물렀습니다. 이 글은 그 실험 하나를 확대하지 않고 출발점으로만 씁니다 — 증류가 복사하는 것은 교사의 출력 분포이므로, 무엇을 관찰했는지·어디서 관찰했는지·누구에게 복사하는지 세 축이 전이 여부를 정한다는 틀을 세우고, 잠재적 학습 연구가 보여 준 정반대 방향의 증거(공유 초기화일 때는 관찰하지 않은 성향까지 새어 나간다)까지 함께 놓습니다.
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    이미지 한 장과 프롬프트로 영상을 만드는 모델을 고를 때 실제로 결정을 가르는 건 데모 릴의 화질이 아니라 초당 가격, 입력 이미지 제약, 라이선스 세 가지입니다. 2026년 7월 기준으로 각 벤더의 공식 가격표와 문서만 직접 확인해 정리했습니다. 호스티드 쪽은 sora-2가 720p 초당 0.10달러, Veo 3.1 Fast가 오디오 포함 720p 초당 0.10달러이고, Kling은 초 단위가 아니라 5초·10초 클립 단위로 과금해서 초당 가격이 아예 존재하지 않습니다. 오픈 웨이트 쪽은 Wan2.2 TI2V-5B가 24GB VRAM(RTX 4090)에서 5초 720p를 9분 안에, HunyuanVideo-1.5가 최소 14GB에서 돕니다. 그런데 한국에서 읽고 있다면 성능보다 먼저 확인할 게 있습니다 — HunyuanVideo 계열의 라이선스는 적용 지역에서 한국을 명시적으로 제외하고, Wan2.2는 Apache 2.0입니다.