Ask HN: 업무에 어떤 모델을 사용하시나요?

저는 주로 코딩 작업에는 Opus 5.5를 사용하고, 나머지 작업에는 sonnet 5 / gpt luna를 사용합니다. 별로 상관없어요.

저는 주로 Claude를 사용합니다. 모델은 상황에 따라 Sonnet부터 Fable까지 다양하게 사용합니다(지금은 주로 Opus, 쉬운 작업에는 Sonnet, 아주 특수한 경우에만 Fable). 직장에서는 ChatGPT 5.4/5를 LibreChat을 Chatlayer로 사용합니다. EU 대안으로 Mistral을 더 사용하고 싶지만, 마지막 테스트(꽤 오래전이긴 하지만)에서 조금 실망했습니다. 곧 다시 살펴볼 수도 있습니다.

GLM 5가 현재 제가 주로 사용하는 모델입니다. 한 달에 약 90,000건의 요청을 처리합니다. 성능이 가장 강력하지는 않지만, 할당량이 매우 커서 사용하기 정말 좋습니다. 특정 경우에는 DeepSeek V4 모델을 사용합니다. 사실 제 최신 오픈소스 프로젝트인 vocnly는 GLM 5로 개발되었습니다. 로컬 음성 입력 도구로, Typeless의 오픈소스 대안이라고 볼 수 있습니다. 문제없이 작동한다고 생각합니다. 특정 경우에는 DeepSeek V4 flash 모델을 사용합니다.

Qwen 3.8 27b-mlx를 Apple M4 48 GB에서 로컬로 실행합니다. 저는 로컬 LLM만 사용하며, 주로 기술 제안과 코드 스니펫 샘플을 얻기 위해 사용합니다. Qwen 3.8은 제가 시도한 첫 로컬 모델 중 지속적으로 사용 가능하고 인상적인 결과를 제공한 모델입니다.

현재 제가 선호하는 모델은 GLM 5.3 Coding입니다. 최신 closed-weight 모델만큼 좋으면서 비용은 훨씬 저렴하다고 생각합니다. 그리고 직장에서 이제 할당량 제한이 있어서, 이 모델을 사용하면 매달 첫 주가 끝나기 전에 할당량이 바닥나는 일이 없습니다.

gpt 5.6 sol. gpt 6 시리즈와 산문이 비슷하다고 가정하면, 직장에서 사용 가능하다면 아마 그걸 대신 사용할 것입니다. 저는 Opus와 Fable이 코드 작성에 있어 뛰어난 엔지니어링 품질을 가지고 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 하지만 안전이 중요한 코드에서 모든 엔지니어링 결정을 이해하고 자신의 행동에 책임을 져야 하는 SWE로서, 이해가 속도보다 항상 우선합니다. 그리고 gpt 모델 시리즈는 Fable 5.1과 Opus 5.5의 산문 개선에도 불구하고 Claude보다 출력을 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있습니다.