Mastodawn

Sudipta Dey (@Doom_S_Dey)

클로드(Claude)급 기능(코딩 워크플로우, 도구 연동, 에이전트 루프)을 로컬에서 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 모델과 프라이빗 LLM 환경을 강조하는 게시물로, 개발자 입장에서 큰 변화(게임체인저)가 될 수 있음을 주장합니다.

https://x.com/Doom_S_Dey/status/2013316132393099481

#claude #privatellm #opensource #agents

Sudipta Dey (@Doom_S_Dey) on X

@akshay_pachaar All the Claude power, coding workflows, tool use, agentic loops ,on your own machine. Open-source models with private LLMs. This is a game changer for developers.

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sayzard Jan 16

Rohan Paul (@rohanpaul_ai)

해당 논문은 소규모 기업이 RTX 50 계열 GPU로 프라이빗 LLM을 저비용으로 운용할 수 있음을 제시합니다. 전력 비용만 계산하면 100만 토큰당 약 $0.001~$0.04 수준으로, 예산형 클라우드 API 대비 약 40~200배 저렴하다고 보고합니다. 다만 클라우드 기반 LLM은 데이터 노출 위험 등 다른 문제가 존재한다고 지적합니다.

https://x.com/rohanpaul_ai/status/2012157137590350058

#llm #rtx50 #inferencecost #privatellm #research

Rohan Paul (@rohanpaul_ai) on X

This paper shows small firms can run private LLMs on RTX 50 GPUs at low cost. Electricity-only inference lands around $0.001-$0.04 per 1M tokens, about 40-200x cheaper than budget cloud application programming interfaces (APIs). The problem is that cloud LLMs can expose

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