무료 AI 도구
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클라우드플레어 Clef: 무료 오픈소스 결정 모델로 AI 에이전트 판단 자동화하기
LLM은 추론은 잘하지만 출력이 비결정적이고 느려 에이전트의 실시간 판단에는 부적합합니다. 클라우드플레어가 공개한 Clef는 2초 내에 구조화된 확률 출력을 내놓아 티켓 라우팅·도메인 분류 같은 판단을 완전 자동화합니다. 이 글은 Clef의 특징부터 로컬 실행·파인튜닝까지 전 과정을 다룹니다.
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Ai2가 공개한 AstaBrief, 3.5배 빠른 과학 리포트 생성 모델 로컬로 돌리는 법
과학 논문을 읽고 인용까지 붙인 리포트를 만드는 데 3분이 넘게 걸리던 기존 방식이, Ai2의 새 오픈 모델 AstaBrief로는 평균 51초 만에 끝납니다. 이 자료는 8B 소형 모델을 과학 특화 데이터로 파인튜닝해 정확도·구조·인용 품질을 유지하면서 속도와 비용을 잡은 과정과, 직접 다운로드해 내 PDF로 로컬 리포트를 돌리는 워크플로까지 공개합니다.
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Ollaya로 로컬 LLM 모델 비교·선정하는 법
여러 오픈소스 LLM을 로컬에서 돌려보며 성능·비용·속도를 한눈에 비교하고 싶지만, Ollama만으로는 모델 전환·벤치마크·프롬프트 동시 테스트가 번거롭습니다. Ollaya는 Ollama 위에 Jev 스타일 의사결정 매트릭스를 얹어 모델별 지표를 자동 수집·시각화해 줍니다. 이 글은 설치부터 첫 비교 리포트 생성까지 전 과정을 단계별로 안내합니다.
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샤오미 MiMo-V2.6-Pro: 300만 달러로 만든 최강 오픈 웨이트 모델, 설치부터 벤치마크까지
중국 스마트폰 제조사 샤오미가 300만 달러 예산으로 훈련시킨 MiMo-V2.6-Pro가 인공지능 분석 지능 지수 46점으로 오픈 웨이트 모델 1위를 차지했습니다. 네이티브 옴니모달 지원과 20배 빠른 울트라스피드 버전까지 공개되며, 기존 강자들을 위협하는 새로운 프론티어 랩으로 떠올랐습니다. 이 자료는 모델 스펙 비교부터 RL 훈련 레시피 공개 범위, 로컬 실행 시 고려사항까지 실무자가 바로 판단할 수 있게 정리합니다.