영상 초반, 퀘이사 알파가 Open Router에 새로 추가된 무료 AI 모델임을 소개합니다. 모델의 1백만 토큰 컨텍스트와 높은 추론 속도에 대해 설명하며, 파라미터 수와 오픈소스 가능성에 대한 기대를 표명합니다.
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Open Router가 스텔스 모델을 플랫폼에 추가했으며, 이는 현재 무료로 사용 가능한 사전 출시 버전입니다. 100만 토큰의 문맥 길이를 가지고 있으며 코딩에 최적화되어 있습니다.
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이 모델이 OpenAI의 새로운 오픈소스 모델일 것이라는 추측이 있으며, 샘 알트만이 오픈소스 모델 출시를 예고한 바 있습니다.
[01:29]
13가지 질문으로 테스트한 결과, 모델의 성능이 매우 뛰어났으며 파라미터 수는 아직 불확실하나 200B 이상의 혼합 전문가 모델일 것으로 추정됩니다.
[02:13]
100만 토큰 문맥 창과 초당 50 토큰의 빠른 응답 속도를 보여주며, 벤치마크 테스트에서도 우수한 성능을 보였습니다.
[02:59]
Ader의 다국어 벤치마크에서 O3 미니보다 높은 성능을 보였으며, Deepseek V3와 유사한 수준의 성능을 보여주었습니다.
[03:43]
LM Arena와 달리 실제 사용 환경에서 더 효과적인 Quasar Alpha 모델을 Klein과 RooCode에서 활용하는 방법을 소개합니다.
VS Code에서 Klein 확장을 이용해 3.js 게임 코드를 자동 생성하는 데모를 진행합니다. 생성된 코드에 발생한 오류를 수정하며, 모델의 빠른 응답 속도와 효율성을 보여줍니다.
[04:00]
VS Code에서 Klein과 RooCode를 최신 버전으로 업데이트하고, Open Router 프로바이더와 Quasar Alpha 모델을 설정하는 과정을 설명합니다.
[04:29]
Three.js를 사용한 간단한 자동차 게임 제작 예제를 통해 모델의 성능을 테스트하고, 발생한 오류를 수정하며 기능을 개선합니다.
[05:53]
RooCode에서도 동일한 설정을 적용하고, Next.js 기반의 이미지 크로퍼 도구를 제작하며 모델의 실용성을 검증합니다.
Rukode 설정을 통해 Next.js 기반의 이미지 크로퍼 도구를 생성하는 과정을 시연합니다. 오류 수정 후 도구가 정상적으로 작동하는 것을 확인하며, 실전 활용성을 강조합니다.
전반적으로 모델의 처리 속도, 기능 및 향후 오픈소스 공개 가능성에 대해 긍정적으로 평가합니다. 시청자에게 의견을 묻고, 채널 구독 및 피드백 참여를 요청하는 마무리 발언이 이어집니다.
[00:00]
[음악]
[00:03]
[박수]
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안녕하세요, 다시 찾아뵙게 되었습니다
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Open Router가 자사 플랫폼에 스텔스 모델을 추가했는데요
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이 모델은 현재 완전 무료로 사용할 수 있지만
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누가 만든 모델인지는
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아직 확인되지 않았습니다
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이는 AI 연구소 중 한 곳에서 출시 예정인
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긴 문맥 기반 모델의 사전 버전이라고 합니다
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이 모델은 100만 토큰의 문맥 길이를 가지고 있으며
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특히 코딩에 최적화되어 있지만
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일반적인 용도로도 사용할 수 있고
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무료로 이용 가능합니다
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대부분의 사람들은
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이것이 OpenAI에서 출시될 예정인
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새로운 오픈소스 모델일 것이라고 말하고 있죠
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네, 맞습니다. OpenAI와
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오픈소스라는 말이 한 문장에 들어가는 게 맞습니다
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샘 알트만이 오픈소스 모델을 출시할 것이라고 말했고
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사용자들에게 테스트를 도와달라며
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양식을 공유하기도 했습니다
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이런 이유로 응답을 보면
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OpenAI 모델들과 매우 유사하고
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대부분이 이것이 OpenAI의 새로운 오픈소스 모델일 것이라고
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생각하고 있습니다
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그래서 저는
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여러분들에게 이 모델을
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Cline과 RooCode에서
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어떻게 사용할 수 있는지
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알려드리고
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제가 테스트한 결과도 공유하려고 합니다
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13가지 질문으로 테스트해봤는데
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이 모델은 정말 대단했습니다
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이 모델이 정확히 무엇인지,
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만약 오픈소스가 된다면
[01:37]
파라미터 수가 얼마나 될지는
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아직 말씀드릴 수 없습니다
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오픈소스라면 아마도 27B나 32B 모델이 될 수 있겠지만
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OpenAI가 로컬에서 실행 가능하다고
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언급했음에도
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그렇게 작은 모델이라고는 생각하지 않습니다
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아마도 200B 파라미터 정도의
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혼합 전문가 모델일 것 같은데
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이것이 제 생각입니다
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또한 모델의 응답 속도가 매우 빠른데
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초당 50 토큰을
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안정적으로 생성하는데, 이는 정말 훌륭한 성능입니다
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100만 토큰의 문맥 창도
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이런 모델에서는 놀라운 특징입니다
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만약 OpenAI의 모델이라면
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100만 문맥을 가진 첫 번째 모델이 될 것입니다
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하지만 OpenAI의 모델이라는 말은
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반드시 유의해서 들으셔야 합니다
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아닐 수도 있기 때문이죠
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어쨌든 이는 매우 훌륭한 모델입니다
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다른 모델들과 비교하지는 않겠습니다
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이 모델의 크기와 사양이 명확하지 않아서
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무작정 비교하는 것은
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좋지 않을 것 같습니다
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하지만 실제 성능에서는 최신
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최고 수준의 모델들에
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근접하며, 만약 오픈소스라면
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매우 흥미로울 것 같습니다
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Ader의 다국어 벤치마크에서
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O3 미니보다 높은 점수를 받았고 Deepseek V3와 비슷한데
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만약 이것이 32B의
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로컬 모델이라면 큰 혁신이 될 것입니다
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하지만 그렇게 작지는 않을 것 같고
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아마도 1천억 파라미터 이상
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어쩌면 그 이상일 수도 있습니다
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지켜봐야 할 것 같네요
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어쩌면 OpenAI의 모델이 아닐 수도 있고
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다른 AI 연구소의
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평범한 모델일 수도 있습니다
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어떻게 될지 지켜보죠
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어쨌든 무료로 API를 사용할 수 있다는 점이
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이 사전 출시의 장점이에요
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다른 출시들과는 다르게요
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LM Arena와 같은 플랫폼에서 진행되는
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실제 사용에는 그렇게 좋지 않은 방식과는 다릅니다.
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이제 Klein이나 RooCode에서
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어떻게 사용하는지
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보여드리고 실제로 활용해서
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멋진 것들을 만들어보겠습니다.
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먼저 VS Code로 가서
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Klein과 RooCode가
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최신 버전으로 업데이트되어 있는지 확인하세요.
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Klein부터 시작해보겠습니다.
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설정으로 가서 프로바이더에서
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Open Router 옵션을 선택하고
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모델은 Quasar Alpha를 선택하세요.
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이제 API 키를 입력하면
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원하는 대로 사용할 수 있고
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멋진 것들을 만들 수 있습니다.
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Three.js를 사용해서 간단한 게임을 만들어보죠.
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도로 위에서 자동차를 운전할 수 있는
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간단한 게임입니다. 약간 어려울 수 있지만
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한번 해보겠습니다.
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어떻게 될지 봅시다.
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모델의 응답 속도가 매우 빠르고
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바로 작업을 시작하는 것을 볼 수 있습니다.
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하나의 파일을 생성하고 핵심적인 내용만 담고 있어서 좋네요.
[04:54]
잠시 기다리면 완성될 텐데
[04:58]
이제 완성되었습니다.
[05:01]
실행해보면 오류가 발생하네요.
[05:04]
에러가 발생한 것 같습니다.
[05:06]
이 오류를 모델에게 보여주고 수정을 요청해보겠습니다.
[05:09]
수정 작업을 진행 중입니다.
[05:13]
잠시 기다리면... 이제 완성되었고
[05:16]
미리보기를 보면 잘 작동하지만
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움직임이 매우 불안정합니다.
[05:23]
이 부분을 수정하고 도로도 추가해달라고 요청해보겠습니다.
[05:27]
잘 작동하는지 확인해보죠.
[05:30]
수정 작업이 진행 중입니다.
[05:34]
잠시 후에 완성되었고
[05:37]
실행해보면
[05:40]
꽤 놀라운 결과가 나왔네요.
[05:43]
잘 작동하고 오픈소스 모델이라면
[05:45]
정말 인상적입니다.
[05:49]
이제 RooCode에서 설정하는 방법을 보여드리겠습니다.
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설정에서
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새로운 API 프로필을 만들고
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프로바이더로 Open Router를 선택한 다음
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Quasar Alpha 모델을 설정하세요.
[06:03]
이제 쉽게 사용할 수 있습니다.
[06:06]
바로 사용해볼 수 있죠.
[06:09]
쉽게 시작할 수 있습니다.
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다른 예제도 해보겠습니다.
[06:14]
기본적인 Next.js 앱이 있는데
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간단한 이미지 크로퍼 도구를 만들어달라고 해보겠습니다.
[06:19]
전에 여러 번 만들어봤는데
[06:23]
이번에는 어떻게 만들어주는지
[06:25]
성능은 어떤지 확인해보겠습니다.
[06:27]
지금 작업 중입니다.
[06:32]
잠시 기다리면... 이제 완성되었고
[06:35]
실행해보면 역시
[06:38]
오류가 발생하네요.
[06:39]
수정을 요청해보겠습니다.
[06:43]
수정 작업이 진행 중입니다.
[06:46]
잠시 후... 이제 완성되었고 실행해보면
[06:49]
잘 작동하는군요.
[06:52]
정말 마음에 듭니다.
[06:55]
결과물이 아주 좋네요.
[06:58]
정말 마음에 들고
[07:00]
대부분의 작업에서
[07:02]
잘 작동하니 정말 멋집니다.
[07:06]
작업 수행 능력이
[07:08]
정말 훌륭하고 이것이
[07:10]
새로운 OpenAI 모델이 될 것 같습니다.
[07:14]
정말 좋은 소식이죠.
[07:16]
이 모델이 마음에 들지만
[07:19]
파라미터 수에 따라
[07:21]
선호도가 달라질 수 있습니다.
[07:23]
일반적인 코딩 작업에서는
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여전히 V3가 더 좋은데
[07:29]
성능이
[07:30]
더 뛰어나기 때문입니다.
[07:34]
더 작다면 좋겠지만
[07:35]
이것을 완전한
[07:37]
로컬 모델로 기대하진 마세요.
[07:40]
작지 않을 테니까요.
[07:42]
아마도 200B 이상의 모델일 것이고
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확실히
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MoE(Mixture of Experts) 모델입니다.
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이 모델의 발전이
[07:53]
정말 인상적이고 놀랍습니다.
[07:56]
여러분의 생각도 궁금하고
[07:58]
어떻게 느끼시는지 알고 싶네요.
[08:01]
정말 멋진 것 같습니다.
[08:04]
아래 의견을 남겨주시고
[08:06]
채널 구독과 함께 수퍼 thanks로
[08:08]
후원하거나 채널 멤버가 되어
[08:10]
특별한 혜택을 받으실 수 있습니다.
[08:12]
다음 영상에서 만나요. 안녕히 계세요.
[08:15]
[음악]
