스크립트
00:00:00중국산 오픈 웨이트 모델이 GPT 5.6과 Fable 5를 방금 압도했을까요?
00:00:05지난 24시간 동안 유튜브나 트위터를 조금이라도 보셨다면,
00:00:08KimiK3가 Anthropic과 OpenAI의 최고 모델들과 대등하거나,
00:00:13오히려 그보다 더 나은 성능을 보인다는 차트들을 많이 보셨을 겁니다.
00:00:17게다가 훨씬 저렴한 가격으로 말이죠.
00:00:20하지만 이 과장된 광고를 믿어야 할까요?
00:00:22오늘 영상에서 바로 그 답을 찾아보려 합니다.
00:00:24벤치마크가 실제로 무엇을 의미하는지 깊이 파헤쳐 보고,
00:00:28GPT 5.6, Fable 5, 그리고 K3를 정면으로 비교 테스트할 것입니다.
00:00:34KimiK3가 다른 모든 모델보다 뛰어난 수치를 보여주는 분야인 프론트엔드 디자인에서 말이죠.
00:00:40영상 끝에는 KimiK3가 새로운 왕좌의 주인공인지 확실히 알게 되실 겁니다.
00:00:46그럼 KimiK3의 수치와 벤치마크부터 시작해 보겠습니다.
00:00:49여기서 뽑아낼 수 있는 정보가 많거든요.
00:00:51여러 곳에서 떠도는 이 차트들 이면에는
00:00:53더 자세한 맥락이 숨어 있습니다. 이 두 가지가 가장 유명하죠.
00:00:57KimiK3는 2.8조 개의 매개변수를 가진 오픈 웨이트 모델입니다.
00:01:02오픈 웨이트라고 하면 오픈 소스를 의미하는데,
00:01:05이걸 여러분의 컴퓨터에서 직접 돌릴 수 있다는 뜻은 아닙니다.
00:01:07이런 모델을 실행하려면 수백만 달러 규모의 하드웨어가 필요하거든요.
00:01:11그래도 오픈 웨이트라는 점은 여전히 훌륭합니다.
00:01:12매개변수가 어떻게 튜닝되었는지 실제로 확인할 수 있으니까요.
00:01:15내부를 알 수 없는 Fable 5나 GPT 5.6과는 다르죠.
00:01:20그럼 수치상으로는 어떻게 나올까요?
00:01:23이 자료는 Kimi와 그들의 Moonshot Lab에서 제공한 것인데,
00:01:27주요 프로그래밍 벤치마크에서 Fable 5 및 GPT 5.6과
00:01:31경쟁하고 있다는 것을 보여줍니다.
00:01:34또 하나 떠도는 차트는 이것입니다.
00:01:36arena.ai에서 가져온 것으로, 프론트엔드 코드 능력을 측정합니다.
00:01:40이 벤치마크는 arena.ai에 접속해 “랜딩 페이지 하나 만들어 줘”라고 요청하면,
00:01:44두 가지 다른 모델의 응답을 보여주는데,
00:01:45어떤 모델인지 알 수 없게 되어 있습니다.
00:01:49펩시 챌린지 같은 방식이죠. 마음에 드는 걸 고르면 됩니다.
00:01:50시간이 지나면 어떤 모델이 경쟁 모델보다 더 많은 선택을 받았는지 알 수 있죠.
00:01:53현재 Kimi K3는 이 분야의 다른 모든 모델보다 더 나은 평가를 받고 있습니다.
00:01:57하지만 이건 매우 주관적인 결과라는 점을 이해해야 합니다.
00:02:01이 두 차트를 보고,
00:02:03모델 간의 가격을 비교해 보면,
00:02:05Kimi K3가 극도로 저렴하다는 것을 알 수 있습니다.
00:02:08입력 비용은 토큰 100만 개당 3달러로, 10달러인 Fable이나
00:02:135달러인 5.6에 비해 매우 낮습니다.
00:02:17즉 5.6 가격의 60% 수준이고,
00:02:20Fable 5 입력 비용의 30% 수준입니다.
00:02:23출력 비용은 5.6의 절반이며,
00:02:26Fable 5 가격의 30% 수준입니다.
00:02:29훨씬 저렴하면서 성능은 거의 비슷하거나 더 좋죠.
00:02:32그러니 무엇이 부족하겠어요?
00:02:35하지만 여기서 비용과 속도에 대해 조금 더 깊이 파고들어야 합니다.
00:02:36토큰당 3달러와 10달러라는 것은 한 가지 측면일 뿐이니까요.
00:02:38실제로 얼마나 많은 토큰을 사용하는지가 중요합니다.
00:02:40모든 모델이 토큰 효율성 측면에서 동일하지 않거든요.
00:02:43사실 이런 오픈 소스 중국 모델들은 토큰을 많이 잡아먹는 경향이 있습니다.
00:02:45즉, 이론적으로는 매우 저렴해 보이지만,
00:02:46실제로는 어떤 의미일까요? GPT 5.6처럼 토큰 효율성이 매우 뛰어난 모델들과 비교하면 어떨까요?
00:02:49독립적인 벤치마크인 Artificial Analysis를 보면,
00:02:53지능 지수 작업당 비용을 측정합니다.
00:02:56작업을 완료하는 데 얼마가 드는가 하는 것이죠.
00:02:57Kimi K3는 0.95달러입니다.
00:02:58GPT 5.6은 1.04달러이죠.
00:03:01약간 더 비싼 수준입니다.
00:03:035.5 엑스트라 하이는 여기 있고,
00:03:05GPT 5.6 맥스 버전인 Terra를 보면 Kimi K3 가격의 절반입니다.
00:03:09Claude는 훨씬 비싸고요.
00:03:11Fable 5는 2.75달러입니다.
00:03:15Fable을 Kimi K3와 비교하면 확실히 비용 절감 효과가 있지만,
00:03:205.6과 비교하면 큰 차이는 없습니다. 10% 미만이죠.
00:03:23사실 5.6 영역의 일부 작은 모델들은 Kimi K3 비용의 절반이기도 합니다.
00:03:26시간 또한 주의해야 할 화폐와 같습니다.
00:03:29중국의 오픈 소스 모델들은 역사적으로 속도가 느렸습니다.
00:03:30여기서도 볼 수 있듯이 가장 느린 모델은 이전 모델인 Kimi K2.6이었고,
00:03:35Kimi K3는 상당히 나아졌습니다.
00:03:38이 차트에서는 6분이 걸리네요.
00:03:40Fable 5는 5분, 5.6은 4.7분이 걸립니다.
00:03:42토큰 효율은 떨어지고 속도는 더 느린 셈이죠.
00:03:46하지만 전반적으로 Fable 5보다는 훨씬 저렴하고 5.6과는 비슷합니다.
00:03:49마지막으로 살펴볼 벤치마크는 '전지전능 지수(Omniscience Index)'입니다.
00:03:51환각 현상을 측정하는 지표죠.
00:03:54모델에게 답을 알기 어려운 아주 어려운 질문들을 던져서,
00:03:56맞혔는지, 틀렸는지, 아니면 '모르겠다'고 하는지를 평가합니다.
00:03:58정답이면 1점, 오답이면 -1점,
00:03:59'모르겠다'고 하면 0점입니다.
00:04:01100점 만점에 Fable 5가 40점으로 가장 우수하고,
00:04:045.6은 22점,
00:04:05Kimi K3는 18점입니다.
00:04:09이 벤치마크는 뉘앙스가 중요하고
00:04:12회색 지대가 많은 상황에서 에이전트를 사용할 때 정말 중요합니다.
00:04:14결론적으로, Kimi K3는 이론적으로 매우 강력합니다.
00:04:17하지만 토큰 효율성이 높은 GPT 모델과 비교하면 저렴하다는 말은 다소 과장된 측면이 있습니다.
00:04:21게다가 Kimi K3는 약간 더 느리기도 합니다.
00:04:27성능, 비용, 속도 중에서 무엇이 가장 중요한지 선택해야 할 문제이죠.
00:04:32이제 프론트엔드 테스트를 진행해 보겠습니다.
00:04:34왼쪽에는 Fable 5를 Claude Code에서 실행하고,
00:04:35오른쪽에는 Kimi K3를 실행합니다.
00:04:37뒤쪽에는 Codex가 있고요.
00:04:39프롬프트로 SF 영화의 한 장면처럼 느껴지는
00:04:423D 지구본 여행 대시보드를 만들어 달라고 했습니다.
00:04:44단순한 웹사이트가 아닌 시각적 장관을 원했죠.
00:04:46창의적으로 해달라고 요청했고,
00:04:47한 번도 본 적 없는 아이디어를 보여달라고 했습니다.
00:04:49너무 구체적이지 않게 프롬프트를 짠 것은
00:04:50각 모델이 어떻게 다르게 해석하고 결과물을 만드는지 보고 싶었기 때문입니다.
00:04:52이제 테스트를 시작하겠습니다.
00:04:54여기 결과를 보시면, 이건 100점 만점인데
00:04:57이제 모두 살펴보고 마지막에 비용, 토큰 사용량, 시간을 비교하겠습니다.
00:05:00Kimi K3부터 보시죠.
00:05:033D 지구본이 나왔습니다. 확대/축소와 이동이 가능하네요.
00:05:06초고해상도는 아니지만 괜찮습니다.
00:05:08멕시코 시티 같은 곳을 클릭해도 특별한 일은 일어나지 않네요.
00:05:10다른 곳도 볼까요?
00:05:11케이프타운 같은 지점들도 표시되어 있습니다.
00:05:13왼쪽에는 활성 경로가 보입니다.
00:05:14도쿄 같은 경로를 클릭하니 이동하네요.
00:05:16오른쪽에는 비행 시간, 날씨,
00:05:19최적의 여행 시기, 입국 정보,
00:05:21현재 비용 등을 보여줍니다.
00:05:23왼쪽에서 항목을 클릭할 때마다
00:05:25해당 도시와 통계 정보로 연결됩니다.
00:05:27전반적으로 꽤 훌륭합니다.
00:05:30지구본도 낮과 밤 영역으로 나누어 보여줍니다.
00:05:32전체적으로 아주 괜찮네요.
00:05:34이제 Fable 5를 보겠습니다.
00:05:38일단 그래픽이 조금 더 깔끔해 보입니다.
00:05:39두 모델을 비교하면 좀 더 선명한 느낌이죠.
00:05:40조명 효과도 멋지고요.
00:05:42왼쪽에는 Claude Code에서 실행 중인 Fable 5가 있습니다.
00:05:45그리고 오른쪽에는 Kimi K3가 있는데,
00:05:46이 역시 Claude Code에서 실행 중입니다.
00:05:49정말 멋지네요.
00:05:51줌인 거리는 짧지만,
00:05:54더 많은 도시를 볼 수 있고 해상도도 좀 더 높아 보입니다.
00:05:55하나를 클릭해 보면
00:05:57이전처럼 통계 정보가 나타납니다.
00:05:59위도, 경도와 환경 조건도 보여주네요.
00:06:01이번 테스트에서 알 수 있듯,
00:06:02성능의 세부 사항에는 큰 차이가 있습니다.
00:06:04어떤 모델이 귀하의 요구에 맞을지 고민해 보시기 바랍니다.
00:06:06오늘 영상이 유익했다면 구독과 좋아요 부탁드려요.
00:06:08다음에도 더 깊이 있는 분석으로 찾아오겠습니다.
00:06:10시청해 주셔서 감사합니다.
00:06:13다음에 뵙겠습니다.
00:06:14건강 조심하세요.
00:06:15안녕히 계세요.
00:06:16궁금한 점은 언제든 댓글로 남겨주세요.
00:06:20여러분의 피드백은 큰 힘이 됩니다.
00:06:22이번 비교는 어떠셨나요?
00:06:23어떤 모델이 가장 마음에 드시나요?
00:06:24직접 써보시는 것도 추천드립니다.
00:06:25기술은 빠르게 발전하고 있으니까요.
00:06:28함께 계속 공부하죠.
00:06:30더 나은 결과물을 위해 노력하겠습니다.
00:06:34계속해서 정진하겠습니다.
00:06:35오늘의 결론입니다.
00:06:37Kimi K3는 가성비 모델로,
00:06:38특정 작업에 아주 유리합니다.
00:06:41하지만 상황에 따라,
00:06:43더 뛰어난 성능의 모델이 필요할 수도 있습니다.
00:06:43잘 비교해 보고 선택하세요.
00:06:46현명한 선택을 돕겠습니다.
00:06:51도움이 되었다면,
00:06:51다시 한번 강조하지만,
00:06:53구독을 꼭 눌러주세요.
00:06:55다음에 다른 주제로 돌아오겠습니다.
00:06:56끝까지 시청해 주셔서 감사합니다.
00:06:58오늘 영상에서 중요한 점들을 꼭 기억해 주세요.
00:07:01모델 간의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.
00:07:02기술적인 발전은 매우 빠르니까요.
00:07:04최신 트렌드를 따라가 봅시다.
00:07:05성능 테스트는 계속됩니다.
00:07:07다음 테스트가 기대되시나요?
00:07:08곧 공개할게요.
00:07:09모두 고생 많으셨습니다.
00:07:10편안한 밤 되세요.
00:07:11감사합니다.
00:07:12또 봐요.
00:07:16오늘 배운 내용을 잘 활용해 보세요.
00:07:19준비가 되었습니다.
00:07:20많은 도움이 되었길 바랍니다.
00:07:21다음 영상에서 만나요.
00:07:23계속 지켜봐 주세요.
00:07:24함께 성장합시다.
00:07:24여러분의 성공을 응원합니다.
00:07:26질문은 언제나 환영입니다.
00:07:29감사해요.
00:07:29좋은 하루 보내세요.
00:07:31바이바이.
00:07:31영상 마무리합니다.
00:07:32끝까지 봐주셔서 다시 한번 감사드립니다.
00:07:34정말 유익한 시간이었길 바랍니다.
00:07:36열심히 준비했습니다.
00:07:38다음에 더 나은 퀄리티로 올게요.
00:07:39감사합니다.
00:07:39수고하셨습니다.
00:07:40이제 정말 끝낼게요.
00:07:43기다려주셔서 감사합니다.
00:07:44정말 고맙습니다.
00:07:45안녕히 가세요.
00:07:46좋은 시간 되세요.
00:07:46성공적인 하루 되세요.
00:07:47모두 행복하세요.
00:07:49감사합니다.
00:07:51다음에 또 만나요.
00:07:52낮과 밤을 전환할 수 있는
00:07:55작은 기능이 있는데, 정말 멋지네요.
00:07:57줌인할 수 있는 거리는 짧지만,
00:08:00이런 종류의 도시들을 더 많이 볼 수 있고
00:08:02충실도가 좀 더 높아 보입니다.
00:08:04그래서 그중 하나를 클릭하면,
00:08:06그렇죠,
00:08:06전과 똑같이
00:08:08통계 자료가 나타납니다.
00:08:09위도와 경도는 날씨와 시간,
00:08:11그리고 어떤 운임인지에 대한
00:08:12조건들을 보여줍니다.
00:08:15왕복 요금을 보여주는데,
00:08:16이 정보가 정확히
00:08:17어디서 나오는지는 확실하지 않네요.
00:08:19왼쪽에 있는 여기를 클릭하면,
00:08:21비슷하게,
00:08:22해당 도시로 이동합니다.
00:08:24몇 가지 통계와 함께
00:08:25비용도 확인할 수 있습니다.
00:08:27전반적으로,
00:08:29이 두 가지 UI의 완성도를 따져봤을 때,
00:08:33저는 Fable 5 쪽을
00:08:34더 선호하는 것 같습니다.
00:08:36특히 이런 식의,
00:08:38뭐랄까,
00:08:40있잖아요,
00:08:41낮과 밤이 교차하는
00:08:42그런 연출이 마음에 드네요.
00:08:44흥미로운 점은,
00:08:45낮 시간대 중
00:08:46언제인지 설정을 바꾸면
00:08:48그에 맞춰서
00:08:48오른쪽에 있는 비용도
00:08:50업데이트된다는 겁니다.
00:08:51실제로 그곳에 도착할 시간이
00:08:52언제인지에 따라서요.
00:08:53그래서 상당히 괜찮네요.
00:08:55자, 이제 GPT 5.6을 봅시다.
00:08:56첫인상은,
00:08:59지구본 자체만 봤을 때
00:09:01Kimmy K3나 Fable에서
00:09:02본 것들에 비하면
00:09:03한 단계 후퇴한 느낌입니다.
00:09:04이 지구본들은
00:09:04분명 더 많은 정보가 담겨 있고
00:09:06훨씬 더 시각적인
00:09:07볼거리를 제공했거든요.
00:09:09이건,
00:09:09좀 더 SF 영화 같은
00:09:11느낌을 추구한 것 같아요.
00:09:11무작위로 표시되는 것들,
00:09:12이건 뭐죠?
00:09:15여기를 클릭하면 나타나야 하는 건가요?
00:09:17알겠습니다.
00:09:17싱가포르 같은 특정 도시를 클릭하면
00:09:19똑같이 팝업이 뜨긴 하는데,
00:09:20지구본 자체를 가려버리고
00:09:21글씨도 너무 작아서
00:09:23읽기도 힘드네요.
00:09:24하단에 보면
00:09:24낮과 밤을 전환하는
00:09:26슬라이더 같은 게 있긴 한데
00:09:27Fable 5처럼 부드럽지 않아요.
00:09:29밤이 되면 대륙 자체가
00:09:31거의 보이지도 않고요.
00:09:33저 불빛들이 아마
00:09:35도시들을 의미하는 것 같습니다.
00:09:36왼쪽을 클릭해보면,
00:09:37네,
00:09:39아까처럼 해당 도시들로 이동합니다.
00:09:42하지만 다시 말하지만,
00:09:43앞서 본 두 모델에 비해
00:09:44확실히 수준이 낮아 보입니다.
00:09:45종합적으로 봤을 때,
00:09:46이 셋을 비교하자면
00:09:47Fable 5를 1위로 꼽겠습니다.
00:09:49그 뒤를 이어
00:09:50Kimi K3를,
00:09:51마지막 3위에는
00:09:53GPT 5.6을 놓겠습니다.
00:09:53이제 토큰과 시간,
00:09:54비용을 비교해봅시다.
00:09:56최종 결과물은 확인했지만,
00:09:56실제 비용은 어느 정도였을까요?
00:09:57Kimi,
00:10:00Fable,
00:10:02그리고 Codex(X라고 부르겠습니다)를
00:10:04비교해 보겠습니다.
00:10:05토큰 사용량 면에서는,
00:10:07Kimi가 압도적으로
00:10:09가장 많이 사용했습니다.
00:10:10결과물을 만드는 데
00:10:11무려 2,150만 토큰이
00:10:13사용되었습니다.
00:10:15시간으로 치면,
00:10:161시간 33분이 걸렸네요.
00:10:17결과를 얻는 데
00:10:1990분 이상 소요되었고,
00:10:212,150만 토큰이 소비된 거죠.
00:10:24비용은 Open Router 기준으로
00:10:268.66달러였습니다.
00:10:30다음은 Fable입니다.
00:10:31토큰 사용량은
00:10:33350만 토큰입니다.
00:10:35시간으로 보면,
00:10:37불과 17분밖에 안 걸렸고,
00:10:39총비용은
00:10:3911.64달러였습니다.
00:10:42다시 말하지만,
00:10:42제가 처음에
00:10:43오픈 라우터를 통해서였죠,
00:10:44속도와 토큰 효율성이었죠.
00:10:47Kimi K3는 그 측면에서,
00:10:49특히 시간 면에서
00:10:50Fable보다 확실히 뒤처집니다.
00:10:53토큰당 비용을 봤을 때
00:10:55얼핏 보면 Kimi가
00:10:56Fable 비용의 3분의 1 수준이라
00:10:58효율적일 것 같지만,
00:11:00실제로는 그렇지 않습니다.
00:11:02Fable보다 저렴한 건 맞지만,
00:11:02효율성은 떨어지죠.
00:11:03그다음은 Codex인데,
00:11:04솔직히 결과물은 좀 실망스러웠습니다.
00:11:06560만 토큰을 사용했고,
00:11:07시간은 25분,
00:11:09총비용은 5.66달러였습니다.
00:11:09토큰과 비용이 왜 광고된 수치와
00:11:11딱 들어맞지 않는지
00:11:11궁금하실 텐데요,
00:11:12세 모델 모두 캐싱 작업이
00:11:14많이 들어갔기 때문입니다.
00:11:15결국 무슨 뜻일까요?
00:11:16핵심은 Kimi입니다.
00:11:16토큰 소모가 매우 심하고,
00:11:17너무 오래 걸려요.
00:11:181시간 반이라니,
00:11:19영상을 제작할 때는
00:11:20예시를 3~4개 정도
00:11:20만들까 고민했지만,
00:11:22이 작업을 하는 데 20시간을
00:11:23다 쓸 수는 없죠.
00:11:25프런티어 모델들과 비교하면
00:11:26확실히 뒤처지지만,
00:11:27결과물 자체는 괜찮았습니다.
00:11:28모든 것을 고려했을 때,
00:11:28꽤 잘 해냈다고 생각해요.
00:11:29가장 비싼 모델은 당연히 Fable이었고,
00:11:32가장 저렴한 건 Codex였습니다.
00:11:33그럼 여기서 우리가 알 수 있는 건 뭘까요?
00:11:35최소한 프런트엔드 측면에서,
00:11:36그리고 코딩 작업에서도
00:11:38비슷하게 적용될 것 같네요.
00:11:39...
00:11:40...
00:11:42왜 그게
00:11:42정확히 일치하지 않는지
00:11:43입력값이나
00:11:44출력값,
00:11:44그리고 광고와 비교했을 때 말이죠,
00:11:46그 세 가지 모두
00:11:47캐싱이 많이 일어나고 있다는 점을
00:11:48이해해야 합니다.
00:11:49그럼 이건
00:11:51무슨 의미일까요?
00:11:52...
00:11:52...
00:11:53...
00:11:55...
00:11:56토큰 소모가 매우 많았고
00:11:57시간이 엄청 오래 걸렸어요.
00:11:59한 시간 반이나
00:12:00...
00:12:00솔직히 말씀드리면,
00:12:01이 영상을 만들 때
00:12:01...
00:12:02...
00:12:02...
00:12:03...
00:12:03...
00:12:04...
00:12:05...
00:12:06여기에 앉아서
00:12:0720시간 동안 작업할 순 없어요.
00:12:09...
00:12:09...
00:12:10두 곳 모두 너무 뒤처져서
00:12:11그 두 영역에서
00:12:12프론티어 모델과 비교하면요,
00:12:13...
00:12:14...
00:12:15...
00:12:15전반적으로
00:12:16아주 잘했다고 생각해요.
00:12:17모든 걸 고려했을 때 말이죠.
00:12:18그리고 가장 비싼
00:12:19모델은 당연히
00:12:20...
00:12:20...
00:12:21코덱스가
00:12:22가장 저렴했죠.
00:12:24그럼 이 결과들로부터
00:12:26무엇을 알 수 있을까요?
00:12:27글쎄요,
00:12:27제가 생각하기에 우리가
00:12:29적어도 여기
00:12:29프론트엔드 측면에서,
00:12:31그리고 아마도
00:12:32코딩 쪽에도
00:12:32동일하게 적용될,
00:12:33벤치마크를
00:12:33액면 그대로 본다면,
00:12:34키미가
00:12:36경쟁할 수 있다는 겁니다.
00:12:37키미 K3는
00:12:38오픈 소스 모델로서
00:12:39경쟁이 가능합니다.
00:12:405.6 버전의 페이블과 말이죠.
00:12:42하지만,
00:12:43생각만큼
00:12:45저렴하진 않습니다.
00:12:46경우에 따라서는,
00:12:47오히려 더 비싸죠.
00:12:49그리고 정말 느립니다.
00:12:51정말 너무 느려요.
00:12:54이건 어떤 면에서
00:12:55많은 사람들에게
00:12:55결정적인
00:12:56단점이 될 수 있습니다.
00:12:58하지만,
00:12:58그런 부분이 괜찮다면,
00:13:01있잖아요,
00:13:02그다지 큰
00:13:03단점이 아닐 수도 있죠.
00:13:03하지만 제가 생각하기에
00:13:04벤치마크와 수치들 속에서
00:13:05종종 간과되는
00:13:06중요한 점은
00:13:06바로 비용입니다.
00:13:07그렇지 않나요?
00:13:08왜냐하면,
00:13:09토큰 사용의
00:13:09비효율성 때문에
00:13:10생각했던 것만큼
00:13:11저렴하지
00:13:12않기 때문이죠.
00:13:12실제 토큰을 사용할 때
00:13:14말이죠.
00:13:15그럼 이제
00:13:16마무리하도록 하죠.
00:13:16키미 K3에 대해
00:13:17더 자세히 알려드릴
00:13:18수 있었길 바랍니다.
00:13:19정말 대단하다고 생각해요.
00:13:20경쟁할 수 있는
00:13:21오픈 소스 모델이 있다는 건
00:13:22하지만 너무 앞서
00:13:23나가지 말자고요,
00:13:23그 모델의
00:13:24순수한 성능이나
00:13:25특히
00:13:26비용 면에서는요.
00:13:27돈과 시간,
00:13:28양쪽 모두 말이죠.
00:13:29그럼,
00:13:30어떻게 생각하셨는지 댓글로
00:13:31알려주세요.
00:13:31제 클라우드 코드 마스터클래스를
00:13:32수강하고 싶으시다면
00:13:32체이스 AI 플러스도
00:13:33확인해보세요.
00:13:34요즘에는
00:13:35코덱스 마스터클래스도
00:13:36포함되어 있습니다.
00:13:37그럼 다음 영상에서,
00:13:39다시 뵙겠습니다.