b89kim 1 karma 가입일 2026-03-07 최근 활동 최근 작성한 댓글 전체 보기 자동차 제조업에서 산업용 로봇이 할 수 있는건 다 적용되었고 자동화가 어려운 부분만 남았습니다. 이런 작업들은 보통 작업 환경, 동선이 사람이 맞춰져 있기때문에 여기까지 자동화 하려면 아예 라인/공장을 새로 지어야합니다. 휴머노이드가 기존 환경에 적용하기 적합했지만 지금까지는 범용 작업을 효과적으로 할 방법이 없었습니다. 그런데 최근 범용 모방학습(주로 VLA)/강화학습 기술 수준이 올라가 4090,llama cpp,qwen3.6 27b q4조건에서 20 30 tok/s 나와서 느리지만 못쓸정도는 아닙니다. mtp 모델은 70 90 tok/s 나와서 agentic에 써도 나쁘지 않습니다. gemma4가 qwen보다 좋다기 보다 각자 지향점, 잘 하는 분야가 달라요. Pi coding agent+Qwen3.6 27B MTP GGUF 썼을때 Sonnet 4.5 정도의 성능이었습니다. 간단한 앱 만드는데 충분하고 필요할 경우 무료 API(GLM5.1 등) 가끔 붙여 썼습니다. 4090/5090급 GPU 소비전력이 크긴한데 제대로 짠 agent면 시간 단위로 돌릴 일은 많지 않더라구요. Pi coding agent+Qwen3.6 27B MTP GGUF만 써도 Sonnet 4.5 정도의 성능은 나옵니다. 간단한 앱 만드는데 충분하고 필요할 경우 무료 API(GLM5.1 등) 가끔 붙여 씁니다. 4090/5090급 GPU 있으면 속도도 잘 나오고 충분히 쓸만 합니다. HN봐도 보통 비슷한 반응이더라구요. Gemma4 12B QAT부터 성능이 조금 애매한데 문서 요약이나 간단한 senior의 output이 빨리 나오긴 하는데 거기에 맞춰서 manager나 임원의 의사결정이 빠르게 이뤄지지 않더라구요. LLM에 의존하다보니 junior를 senior로 양성시키는 과정도 빨라지지 않습니다. 결국, 조직이나 의사결정 구조가 바뀌지 않으면 프로세스 전체가 빨라지지 않습니다. 전체 배지 GeekAward 스페셜 더 많은 GeekBadge가 있습니다. 활동을 통해 모으거나, GeekGold로 구매해 보세요.
