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AI 뉴스

Qwen3.8-27B: 로컬 AI 에이전트 코딩을 위한 270억 파라미터 개방형 모델

2026년 8월 출시된 Qwen3.8-27B는 270억 파라미터의 개방형 멀티모달 모델로, Apache 2.0 라이선스 기반의 강력한 에이전트 코딩 및 실무 작업 성능을 제공한다. 로컬 LLM 환경에서의 VRAM 요구사항과 실무 적용 가능성을 깊이 있게 분석한다.

2026.08.15 36

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[로컬 AI 실전] 코드가 밖으로 새지 않는 100% 무료 코딩 어시스턴트 구축하기 (VS Code + Continue)

제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 같은 클라우드 AI의 구독료나 사내 코드 유출이 걱정되셨나요? 완전 무료 에디터인 VS Code에 'Continue' 확장 프로그램과 LM Studio를 결합하여 100% 무료, 100% 오프라인으로 동작하는 완벽한 로컬 AI 코딩 환경 구축법을 공유합니다.

2026.04.04 107

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[로컬 AI 가이드] AI의 기억력을 결정하는 두 열쇠: 토큰(Token)과 컨텍스트(Context) 이해하기

로컬 AI의 기억력과 답변 속도를 결정하는 핵심 요소, 토큰(Token)과 컨텍스트 길이(Context Length)에 대해 알아봅니다. 대중적인 8GB VRAM(RTX 4060 등) 환경에서 AI가 왜 말을 멈추는지, 어떻게 하면 더 긴 대화 맥락을 유지할 수 있는지 LM Studio 0.4.6 버전의 실제 설정 화면을 통해 최적의 세팅 가이드를 기록했습니다.

2026.03.04 117

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[로컬 AI 가이드] 내 PC의 한계를 끌어올리는 법: GPU 가속과 양자화(GGUF) 이해하기

"내 PC에서 AI를 더 빠르게, 더 똑똑하게 돌리는 비법!" 로컬 AI 사용 중 마주하게 되는 '느린 답변 속도'와 '메모리 부족' 문제를 해결하기 위한 두 가지 핵심 기술, GPU 오프로딩과 양자화를 완벽 분석합니다. 8GB VRAM 환경에서의 최적 모델 선택 가이드와 실전 속도 테스트 결과까지, 내 컴퓨터 자원을 200% 활용하는 최적의 세팅법을 확인해 보세요.

2026.03.02 301