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최근 업데이트된 작업과 최신 결과 중, 지금 보기 좋은 Asset을 골랐습니다.
RTX 5090 전용 NInfer를 DGX Spark GB10에 포팅해봤다 — 27B는 졌고, 35B MoE는 달랐다
NInfer라는 흥미로운 프로젝트를 발견했다. Qwen3.5 계열 Dense/MoE 모델을 위한 C++/CUDA 추론 엔진인데, 범용성을 넓게 가져가는 llama.cpp나 vLLM과는 방향이 다르다. 지원 GPU와 모델을 좁히는 대신 CUDA Graph, 전용 qua…
자세히 보기DGX Spark GB10 — 32개 모델 통합 Benchmark
총 241개 suite source reference(76개 revalidated evaluator run · 57개 reused source run · 91개 fresh full-cycle run · 17개 external evaluator run)를 포함한 고정 public release입니다.
자세히 보기Qwen-Image 2.1 — 새로 나온 오픈웨이트 이미지 모델 로컬 구동기
## 새로운 이미지 모델의 등장 유튜브를 둘러보다 `Qwen-Image 2.1 Low VRAM`이라는 제목이 눈에 들어왔다. 처음에는 기존 Qwen Image Edit 계열의 파생형인가 싶었다. 그런데 확인해보니 **2026년 9월 20일에 공개된 아예 새로운 모델**이었다. 모델 카드도 바로 열어봤다…
자세히 보기Lab
현재 진행 중인 Project를 먼저 보고, 검증된 Finding을 이어서 확인합니다.
StockPulse V1 Fixed
AI의 KOSPI·KOSDAQ 예측을 실제 장 마감 결과와 비교하고, 평가와 다음 개선 방향을 기록하는 실험
StockPulse v1 자기개선 실험
StockPulse v1은 예측→실제 결과 평가→LLM·ML 비교→개선 시도 루프를 실제 운영했지만, 개선 전략이 정확도를 높였다는 효과는 충분히 규명하지 못했습니다. v1은 종료하고 Daily publication은 GitHub Pages로 분리했습니다.
Hermes Memory Experiment
Phase 1에서 USER.md와 MEMORY.md의 역할을 분리하는 구현은 완료했지만, 실제 기억 경험이 개선됐다는 결론은 새 세션 평가 전까지 확정하지 않습니다.
Benchmarks
현재 published 된 실측 결과만 compact하게 보여줍니다.
DGX Spark GB10 — 32개 모델 통합 Benchmark
총 241개 suite source reference(76개 revalidated evaluator run · 57개 reused source run · 91개 fresh full-cycle run · 17개 external evaluator run)를 포함한 고정 public release입니다.
Environment: NVIDIA DGX Spark GB10 · llama.cpp · reasoning OFF
Comparison: Performance·Server·Knowledge·Coding·Tool-call·External tool-eval·Agent 결과를 같은 GB10 기준으로 비교하며 raw run은 공개하지 않습니다.
Knowledge
다시 찾아볼 가치가 있는 기술 지식만 소수로 보여줍니다.
Image / Video / Audio
Qwen-Image 2.1 — 새로 나온 오픈웨이트 이미지 모델 로컬 구동기
## 새로운 이미지 모델의 등장 유튜브를 둘러보다 `Qwen-Image 2.1 Low VRAM`이라는 제목이 눈에 들어왔다. 처음에는 기존 Qwen Image Edit 계열의 파생형인가 싶었다. 그런데 확인해보니 **2026년 9월 20일에 공개된 아예 새로운 모델**이었다. 모델 카드도 바로 열어봤다. 오픈웨이트 모델인데 공개 비교표에서 점수가 꽤 높았고, 무엇보다 **최대 10장의 레퍼런스 이미지를 직접 넣어 편집할 수 있다**는 점이 눈에 띄었다. 여러 이미지를 참고하면서 인물이나 제품의 정체성을 유지하는 작업까지 한 모델 안
Image / Video / Audio
YuE2-3B — 악보를 먼저 쓰는 음악 생성 모델을 DGX Spark에서 실행해봤다
YuE2-3B는 가사와 스타일에서 바로 오디오만 뽑는 대신, 먼저 멜로디와 코드 악보를 계획하고 그 악보를 바탕으로 보컬과 반주를 렌더링한다. ACE-Step과 무엇이 다른지 궁금해 DGX Spark GB10에서 직접 실행했다.
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자동으로 갱신되는 Feed와 Tracker의 현재 상태입니다.
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자동 Feed와 분리한, 사람이 읽는 DevSnack 이야기입니다.
Story · DevSnack
RTX 5090 전용 NInfer를 DGX Spark GB10에 포팅해봤다 — 27B는 졌고, 35B MoE는 달랐다
NInfer라는 흥미로운 프로젝트를 발견했다. Qwen3.5 계열 Dense/MoE 모델을 위한 C++/CUDA 추론 엔진인데, 범용성을 넓게 가져가는 llama.cpp나 vLLM과는 방향이 다르다. 지원 GPU와 모델을 좁히는 대신 CUDA Graph, 전용 qua…
2026. 9. 20.
Story · DevSnack
DGX Spark GB10 로컬 LLM 벤치마크
로컬에서 실행할 수 있는 LLM이 빠르게 늘고 있다. 같은 모델도 Q4, Q5, Q6, Q8, NVFP4, MXFP4, UD quant처럼 여러 형태로 배포되고, MTP 지원 여부나 튜닝 방식에 따라 실제 사용감도 크게 달라진다. 모델 카드에는 다양한 공개 벤치마크 …
2026. 9. 6.
Story · DevSnack
주식 투자 도우미를 만들었는데, AI 자기개선 실험이 되었다
StockPulse v1 회고 — 예측하는 AI에서, 스스로 고치는 AI로 StockPulse를 처음 만들 때는 거창한 AI 실험을 하려던 것이 아니었다. 주식 투자를 하다 보면 매일 비슷한 정보를 반복해서 확인하게 된다. 시장이 강한지 약한지, 관심 종목이 갑자기 …
2026. 9. 1.
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