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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

AI 뉴스

Qwen3.8-Max 출시: 2.4조 파라미터 MoE, 에이전트 코딩의 새로운 기준

2026년 8월, Alibaba Cloud가 2.4조 파라미터 MoE 모델 Qwen3.8-Max를 출시했다. 950억 활성 파라미터로 효율적인 에이전트 코딩과 멀티모달 능력을 선보이며, 오픈 웨이트 공개를 예고했다.

2026.08.07 32

AI 뉴스

Dense vs MoE LLM: 대규모 언어 모델 아키텍처의 핵심 차이

Dense 모델과 Mixture of Experts (MoE) 모델의 차이점을 파악하고, LLM 아키텍처가 실무에 미치는 영향을 기술적 관점에서 분석합니다. 로컬 AI, SI 환경에서의 활용 전략을 다룹니다.

2026.07.16 40

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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] 내 AI를 200% 똑똑하게 만드는 법: 프롬프트와 파라미터 최적화

내 PC 속 AI를 전문가로 만드는 비결! 프롬프트 엔지니어링 3대 기술과 AI의 성격을 결정하는 시스템 프롬프트 및 파라미터(온도 등) 설정법을 정리했습니다. 8GB VRAM 환경에서도 고성능 모델 못지않은 답변을 이끌어내는 실전 가이드를 기록합니다.

2026.03.05 135

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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

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로컬 AI 입문: 모델 이름 뒤에 붙은 'B'는 도대체 무엇일까? ( With : LM Studio )

"Gemma-3 1B? Qwen 35B? 숫자가 높을수록 무조건 좋을까?" 로컬 AI 입문 시 가장 궁금해하는 매개변수(B)의 정체를 레고 조립에 비유해 정리했다. 내 PC의 VRAM 사양과 용도에 맞는 똑똑한 모델 선택법을 공유한다.

2026.02.25 126

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LM Studio를 이용해서 로컬AI(LLM) 실행하기

Local LLM을 실행할 수 있게 해주는 LM Studio를 설치해서 내 PC에서 AI 사용해보자

2026.02.21 137