로컬 모델 활용 극대화
로컬 35B 모델이 일상 업무 절반을 클라우드보다 더 빠르게 처리했다.
지난 5주간 일상 업무 1.4k건을 분류해 보니, 35B 로컬 모델로 절반가량을 처리할 수 있었다.
가장 큰 비중은 **Other 521건(35.3%)**이었고, Scheduling 254건(17.2%), Market Research 192건(13.0%), Summarization 184건(12.4%), Email & Inbound 170건(11.5%), Engineering 147건(9.9%), **Admin 10건(0.7%)**이 뒤를 이었다.
특히 Email & Inbound, Scheduling, Summarization, Admin 618건(41.8%)은 로컬로 충분했고, Market Research와 Engineering은 단순 작업과 복잡 작업이 반씩 갈렸다. 결국 일상 업무의 절반은 클라우드 없이도 돌아간다는 결론이다.
로컬 모델의 이유로는 privacy, cost, 하드웨어 감가상각이 꼽혔지만, 실제 체감 가치는 latency였다. 같은 프롬프트와 워밍업 조건에서 Qwen 3.6 35B-A3B-4bit는 MacBook Pro M5에서 평균 2.8초, Claude Opus 4.5는 API에서 평균 5.8초를 기록해 약 2.1배 빨랐다.
- Claude Opus 4.5는 추론 벤치마크에서 약 20% 더 높았다.
- 로컬 모델은 아직 프런티어보다 3~4개월 뒤처진다.
- 다만 Opus는 구조와 다듬기에서, Qwen은 짧은 출력에서 강했고 두 모델 모두 과제를 정확히 끝냈다.
결국 tokenmaxxing에 대한 자연스러운 대응은 localmaxxing이다. 로컬 모델이 더 빨라지고 격차가 좁혀질수록, 더 많은 워크로드가 개인 하드웨어로 이동할 가능성이 크다.
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