샤오미의 MiMo-V2-Flash는 효율적인 AI 모델 설계에 큰 혁신을 가져왔으며, 전체 파라미터 수는 3090억 개에 달하지만 추론 시에는 150억 개만 활성화됩니다. 이러한 Mixture-of-Experts 아키텍처는 뛰어난 성능을 제공하면서도 로컬 배포를 위한 합리적인 하드웨어 요구사항을 만족합니다. 이 포괄적인 가이드에서는 여러 가지 방법을 통해 MiMo-V2-Flash를 로컬 컴퓨터에서 실행하는 과정을 단계별로 안내합니다.
OpenAI의 GPT-OSS-120B는 약 1170억 파라미터(활성 파라미터 51억)를 가진 획기적인 오픈 웨이트 대형 언어 모델로, 코드 실행과 구조화된 출력 등 강력한 추론 및 에이전트 기능을 제공합니다. 다중 GPU가 필요한 거대 모델과 달리, GPT-OSS-120B는 단일 Nvidia H100 GPU에서 효율적으로 실행할 수 있어, 프라이버시, 저지연, 제어를 원하는 조직과 고급 사용자에게 로컬 배포를 보다 쉽게 만듭니다.
이 글은 2026년 8월 기준 최신 지식과 실용적인 단계를 종합하여, 하드웨어 요구사항, 설치 옵션, 컨테이너화 배포, 최적화 기법 등을 포함해 GPT-OSS-120B를 로컬에서 실행하는 방법을 안내합니다.
소개
OpenAI의 GPT-OSS-20B는 로컬 배포를 위해 설계된 고급 오픈 소스 언어 모델로, 사용자가 클라우드 서비스에만 의존하지 않고 자신의 하드웨어에서 강력한 AI 모델을 실행할 수 있는 유연성을 제공합니다. GPT-OSS-20B를 로컬에서 실행하면 개인정보 보호가 강화되고 지연 시간이 줄어들며 맞춤형 애플리케이션 개발이 가능합니다. 시작하는 데 필요한 내용을 안내해 드립니다.
GPT-OSS-20B를 로컬에서 실행하려면 다음과 같은 꽤 견고한 환경이 필요합니다:
빠르게 진화하는 AI 언어 모델 분야에서 2026년 초, 두 신예가 큰 주목을 받고 있습니다: 구글의 Gemini 2.5 Flash와 OpenAI의 GPT-4.1 Mini입니다. 두 모델 모두 추론 능력, 속도, 비용 효율성, 실제 활용 범위에서 AI에 대한 기대치를 한층 끌어올렸습니다. 그렇다면 이 둘은 실제로 어떻게 비교될까요? 기능, 고유 역량, 성능, 가격을 깊이 살펴보며 각각의 미묘한 차이를 이해하고, 여러분의 필요에 가장 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 드리겠습니다.