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로컬 AI 그림 도구 ComfyUI, 노드를 몰라도 될까? Claude Code에게 말로 시키니 그림 한 장 3.7초였다
ComfyUI 노드를 잇지 않고 Claude Code에게 말로 시켜 RTX 5060 Ti 16GB에서 풍경·인물 그림 28장을 만들었습니다. 첫 장 57.2초, 그다음 3.7초, 모델을 바꾸면 37초가 더 들었고 한글 간판은 8장 모두 틀렸습니다.
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"AI 모델" 검색 결과 46건
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AI 뉴스
구글 Gemini 4 Carbon은 누가 쓸 수 있을까, 취약점 찾기 88.2%지만 지금은 보안 기관만 쓴다
구글이 10월 28일 보안 특화 모델 Gemini 4 Carbon을 발표했습니다. 취약점 찾기 88.2%, 종합 지수 59점이지만 지금은 보안 기관만 씁니다. 이 블로그 코드를 점검시키면 드는 비용(약 0.67달러)도 직접 계산했습니다.
![[RTX 5090 32GB] 코딩 AI Flint 40B를 내 PC에서 돌리면, 초당 231토큰에 파이썬 8문제 중 7문제를 풀었다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/a2af1ca88c8a_thumb.jpg)
RTX 5090 32GB
[RTX 5090 32GB] 코딩 AI Flint 40B를 내 PC에서 돌리면, 초당 231토큰에 파이썬 8문제 중 7문제를 풀었다
Recursive SI의 공개 코딩 모델 Flint 40B를 RTX 5090 32GB의 Unsloth Studio에서 Q4와 공식 NVFP4로 쟀습니다. 초당 230.9토큰, VRAM 30.4GB, 파이썬 8문제 중 7문제를 풀었고, 생각은 끌 수 없었으며 37만 8천 원을 3만 7,800원으로 읽었습니다.
AI 도구
회사 일에 AI를 써도 될까, 학습을 꺼도 대화는 30일 동안 서버에 남는다
ChatGPT와 Claude에서 학습 설정을 꺼도 대화는 서버에 저장되고, 삭제해도 최대 30일 남습니다. 공식 도움말과 설정 화면으로 보관 규칙, 회사용 요금제와의 차이, Gmail 연결 도구 30개의 권한을 확인하고 업무에 AI를 쓸 때 지킬 기준을 정리했습니다.
![[RTX 5060 Ti 16GB] Liquid AI의 LFM2.5-24B-A2B를 16GB에서 돌리면, 이 PC에서 잰 모델 중 가장 빠른 초당 209토큰이었다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/d22e68d82f55_thumb.jpg)
RTX 5060 Ti 16GB
[RTX 5060 Ti 16GB] Liquid AI의 LFM2.5-24B-A2B를 16GB에서 돌리면, 이 PC에서 잰 모델 중 가장 빠른 초당 209토큰이었다
24B 중 토큰마다 2.45B만 쓰는 Liquid AI의 LFM2.5-24B-A2B를 RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 쟀습니다. 기본값 초당 208.6토큰으로 이 PC에서 가장 빨랐고, 100,000자 요약은 20.7초, 생각은 끌 수 없었습니다.
AI 뉴스
웹사이트들이 AI 에이전트를 막기 시작했다, 한국 사이트 47곳의 robots.txt를 직접 확인하니 19곳이 막았다
아마존·옐프·델타·JP모건이 AI 에이전트를 막기 시작했습니다. 한국 사이트 47곳의 robots.txt를 직접 받아 읽어 보니 19곳이 AI 봇을 따로 막았고 14곳은 막지 않았습니다. 학습·검색·대신 봇별로 나눈 결과와 실제 원문을 정리했습니다.
![[RTX 5090 32GB] MiniCPM-V 4.7 35B 한국어 사진 읽기 테스트, 0.6초 만에 답하지만 붓글씨와 손글씨는 틀렸다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/6ab013cb2c31_thumb.jpg)
RTX 5090 32GB
[RTX 5090 32GB] MiniCPM-V 4.7 35B 한국어 사진 읽기 테스트, 0.6초 만에 답하지만 붓글씨와 손글씨는 틀렸다
사진과 영상을 읽는 공개 모델 MiniCPM-V 4.7 35B A3B를 RTX 5090에서 쟀습니다. 속도는 초당 269토큰, 표와 화면 캡처는 70번 중 65번, Pixabay 실제 사진은 55번 중 29번 맞혔습니다. Unsloth Studio에서 사진이 안 된 이유와 한글 간판을 틀린 모습, 나아지는 설정도 적었습니다.
![[RTX 5060 Ti 16GB] Qwen3.8 27B를 7.9GB로 줄인 Saluki 27B, 16GB에서 쓸 만할까, 초당 34토큰이고 생각 단계는 꼭 정해야 했다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/cd6547b874ea_thumb.jpg)
RTX 5060 Ti 16GB
[RTX 5060 Ti 16GB] Qwen3.8 27B를 7.9GB로 줄인 Saluki 27B, 16GB에서 쓸 만할까, 초당 34토큰이고 생각 단계는 꼭 정해야 했다
Qwen3.8 27B를 7.90GB로 줄인 Saluki 27B를 RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 쟀습니다. 기본값 초당 34토큰, 한국어 도구 호출 60번 모두 정답이었고, 생각 단계를 정하지 않으면 15번 중 6번은 답이 나오지 않았습니다.
![[RTX 5060 Ti 16GB] OpenAI의 gpt-oss 20B를 16GB에서 돌리면, 컨텍스트 10만에서도 초당 120토큰이 나왔다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/4c06a870bbc9_thumb.jpg)
RTX 5060 Ti 16GB
[RTX 5060 Ti 16GB] OpenAI의 gpt-oss 20B를 16GB에서 돌리면, 컨텍스트 10만에서도 초당 120토큰이 나왔다
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 OpenAI의 gpt-oss 20B(UD-Q4_K_XL 11.06GB)를 기본값으로 돌렸습니다. 초당 약 120토큰, 컨텍스트 65,536까지 같은 속도였고, 생각 단계에 따라 시간과 코딩 결과가 크게 달랐습니다.