Simon의 AI 시대에 살아남는 법

DeepSeekCoderV2

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맥 로컬 LLM 시리즈 — 로컬 코딩 모델 네 종의 실측 속도·신뢰성 비교
개발 일지

같은 프롬프트, 네 가지 로컬 코딩 모델 — 계산기 테스트로 본 실제 속도와 신뢰성

설치를 마쳤으니 이제 실측이다. Aider가 설치된 ~/Projects/pipeline-test 저장소에서, 모델별로 git 브랜치를 나눠 완전히 동일한 프롬프트를 던졌다. 간단한 계산기 모듈을 만들어줘. add, subtract, multiply, divide 함수와 각각의 pytest 테스트 코드도 함께 작성해줘. 의도적으로 아주 쉬운 작업을 골랐다. 이 정도도 제대로 못 하면 더 복잡한 작업은 아예 시도할 이유가 없기 때문이다. 결과 요약 모델 소요 시간 결과 비고 Qwen3-Coder-30B ~30분 ✅ 성공 flake8 자동 수정까지 완료. 요청하지 않은 거듭제곱·나머지·제곱근·팩토리얼 함수를 임의로 추가함 Qwen2.5-Coder-7B — ❌ 실패 whole·diff 포맷 둘 다 신뢰 불가 (아래 상세) DeepSeek-Coder-V2-16B 9분 30초 ✅ 성공 가장 빠름. flake8 일부 미해결 Qwen2.5-Coder-14B 27분 43초 ✅ 성공 가장 느림. flake8은 완전히 깨끗하게 해결 7B가 두 번 다 무너진 이유 가장 작은 모델인 Qwen2.5-Coder-7B는 흥미로운 실패 방식을 두 개나 보여줬다.

2026.10.09 22:15 조회수: – 댓글: –