<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>오픈소스LLM on Simon의 AI 시대에 살아남는 법</title><link>https://mhub.uk/tags/%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4llm/</link><description>Recent content in 오픈소스LLM on Simon의 AI 시대에 살아남는 법</description><generator>Hugo</generator><language>ko-KR</language><copyright>2026 mhub. 이 블로그의 모든 글·그림과 전자책(그림으로 배우는 시리즈)의 저작권은 mhub에 있으며, 저작권자의 허락 없는 무단 복제·배포·전재를 금지합니다. 이용 허락이나 오류 제보는 문의하기로 보내 주세요.</copyright><lastBuildDate>Sun, 18 Oct 2026 11:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://mhub.uk/tags/%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>코딩 LLM 추천이 죄다 중국산인 이유 — 오픈소스 코딩 모델 국가별 지형도</title><link>https://mhub.uk/posts/mac-13-why-open-source-coding-llms-are-mostly-chinese/</link><pubDate>Sun, 18 Oct 2026 11:00:00 +0900</pubDate><guid>https://mhub.uk/posts/mac-13-why-open-source-coding-llms-are-mostly-chinese/</guid><description>&lt;p&gt;모델 후보를 고르는 과정을 돌아보다가 문득 이상한 점을 느꼈다. 검토했던 후보 — Qwen3-Coder, Qwen2.5-Coder, DeepSeek-Coder-V2 — 가 &lt;strong&gt;전부 중국 회사(알리바바, 딥시크)의 모델&lt;/strong&gt;이었다. 의도한 건 아니었는데, 결과적으로 다양성이 전혀 없었던 셈이다.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="왜-이렇게-됐나"&gt;왜 이렇게 됐나&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;솔직히 말하면 의도적인 선택이 아니라 &lt;strong&gt;벤치마크 점수 기준으로 좁히다 보니 자연스럽게 그렇게 됐다.&lt;/strong&gt; HumanEval, MBPP 같은 코딩 벤치마크에서 로컬(7B~32B급) 규모의 오픈소스 모델 중 상위권을 차지하는 게 최근 Qwen·DeepSeek 계열에 쏠려 있는 게 현실이다.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="그럼-다른-나라-모델은-없나"&gt;그럼 다른 나라 모델은 없나&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;찾아보면 분명히 있다. 정리하면 이렇다.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>