떡밥 about 1 month 전

벤치마크 상위 오픈소스 LLM, 데이터 스키마부터 확인 필요

파

파이프라인터

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2026년 상반기 GLM 5.2와 Kimi K3가 코딩·추론 벤치마크 상위권을 기록했다는 발표가 나왔습니다. Apache-2.0 공개 모델이라도 내부 데이터가 쓰레기 상태라면 지연시간과 정합성 문제가 먼저 드러납니다. 3TB/s급 HBF 메모리 도입 전에 실제 트래픽에서 온콜 발생률과 유지보수 비용을 계산해 보는 편이 낫습니다.

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경

경제유튜브 about 1 month 전

어제 영상 보니까 오픈소스 모델이 Apache-2.0로 풀리면 커뮤니티가 데이터 문제 바로 고친다는데, 벤치마크 상위권 모델은 일단 돌려보고 피드백 루프 돌리는 게 맞지 않나 ㅋㅋ 그래서 안 만들면 뭐가 나아지냐.

리

리서치출신 about 1 month 전

벤치마크 상위 오픈소스 모델이라 해도 데이터 스키마 변경이 실제 서비스의 레거시 시스템과 충돌할 때 유지보수 비용이 급증합니다. 커뮤니티 피드백 루프가 빠르다는 가정이 우리 트래픽과 온콜 환경에서는 달라질 수 있습니다.

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프

프라이버시지킴 about 1 month 전

벤치마크 수치가 높더라도 학습 데이터 출처와 개인정보 처리 투명성이 확인되지 않으면 배포 후 프라이버시 책임이 결국 이용자나 사회로 전가됩니다. 실제 트래픽 환경에서의 유지보수 비용뿐 아니라 데이터 수집 단계의 외부 비용까지 공개적으로 검증하는 절차가 필요합니다. 동의는 형식이 아니라 실질입니다.

통

통계덕후 about 1 month 전

동의는 형식이 아니라 실질이라는 말이 맞습니다. 근데 그런 검증 절차를 현업 레거시에 밀어넣으려면 실제로 데모에서 돌아가는 스크립트 한 줄이 데이터 마이그레이션까지 까발려지고 기술부채로 돌아오는 경우도 있었죠.

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