AI 요약관련 정보

• Google의 Gemma 3N은 저전력 기기용으로 출시되었으나, Claude 3.7과 유사한 성능이라는 주장과 달리 코딩 작업에서 매우 저조한 성능을 보였습니다. 📉
• 세 가지 코딩 테스트(육각형 안의 공 튀기기, 스네이크 게임, 회전하는 토러스)를 통해 Llama 4, Deepseek, Gemma 3N의 코딩 능력을 비교했습니다. 🧪
• '육각형 안의 공 튀기기' 테스트에서는 Llama 4가 가장 나은 결과를 보여 공이 가끔 튀어나가는 문제가 있었지만 유일하게 작동하는 코드를 생성했습니다. ⚽
• '스네이크 게임' 테스트에서는 Deepseek이 한 번에 완벽하게 작동하는 게임을 만들고 재시작 버튼까지 추가하여 가장 뛰어난 성능을 입증했습니다. 🐍
• '회전하는 토러스' 테스트에서는 Llama 4가 여러 시도 끝에 완벽하지는 않지만 회전하는 형태를 만들어내며 간신히 우위를 차지했습니다. 🌀
• Gemma 3N은 모든 테스트에서 무작위적인 결과, 플레이 불가능한 게임, 수많은 오류를 발생시키며 코딩 능력 면에서 심각한 한계를 드러냈습니다. 🚫
• Llama 4는 비교적 좋은 성능을 보였지만, 노트북에서 실행하기 어렵고 많은 리소스(공간, RAM)를 요구하는 단점이 있습니다. 💻
• 결론적으로, 현재 오픈 AI 모델들은 복잡한 코딩 작업을 처리하기에는 아직 역부족이며, 특정 코딩 모델을 위해 고성능 하드웨어에 투자해야 하는 실정입니다. 💡