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[10:48:21] User: 영상의학 사진 있는 것 5개 [10:48:25] SmallClaw: 치과 영상의학 관련 사진이 포함된 용어 5개입니다.
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치근단 방사선 사진 (Periapical radiograph): 치아 전체와 뿌리 끝 조직을 정밀하게 관찰합니다.

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교익 방사선 사진 (Bitewing radiograph): 치아 사이 충치(인접면 우식) 확인에 최적화된 촬영법입니다. : 치아 전체와 뿌리 끝 주위 조직을 상세히 관찰하는 기본 촬영법입니다.

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교익 방사선 사진 (Bitewing radiograph): 상하악 치아를 맞물린 상태로 촬영하여 인접면 충치를 진 [10:56:13] User: 영상의학 사진 있는 것 5개 [10:56:27] SmallClaw: 영상의학 관련 사진이 포함된 용어 5가지입니다.
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노출시간 (Exposure Time) 
치아 지지 조직의 만성 염증으로, 방사선 사진에서 치조골 소실을 확인할 수 있습니다. -
**치조골 소실 (Alveolar b [11:11:26] User: 영상의학 사진 있는 것 5개 [11:11:31] SmallClaw: 영상의학 카테고리에서 사진이 포함된 용어 5가지입니다.
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노출시간 (Exposure Time) 을 8000 포트로 서빙
litellm --model ollama/llama3
2. Claude Code 설정
claude config 명령어를 통해 API
[11:33:04] User: glm 5.1 과 sonner 3.6 성능이 차이가 많이 나나?
[11:33:22] SmallClaw: 2026년 현재 기준으로 GLM 5.1은 Claude 3.6 Sonnet보다 성능이 압도적으로 높습니다.
- 세대 차이: Claude 3.6 Sonnet은 2025년 모델로 이미 은퇴(Retired) 수순을 밟았으며, 현재 주력인 Claude 4.6 Sonnet과 비교해야 GLM 5.1과 대등한 수준입니다.
- 벤치마크: GLM 5.1은 BenchLM 종합 점수에서 83점을 기록하며 Claude 4.6 Sonnet과 동급의 성능을 보여줍니다. 특히 코딩(SWE-Bench P [11:33:48] User: 아니 sonnet 4.6 [11:33:51] SmallClaw: Claude 4.6 Sonnet과 GLM 5.1은 현재 세계 최정상급(SOTA) 모델로, 성능 차이는 매우 근소하지만 특화 분야가 다릅니다.
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코딩 및 에이전트 (Sonnet 4.6 우세): 복잡한 코드 리팩토링, 다중 파일 편집, 도구 사용(Tool Use)의 정확도는 여전히 Sonnet 4.6이 업계 표준입니다.
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**추론 및 수학 (GLM [11:34:20] User: ? [11:34:24] SmallClaw: 죄송합니다. 답변이 끊겼습니다. Claude 4.6 Sonnet과 GLM 5.1의 핵심 차이점은 다음과 같습니다.
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코딩 및 에이전트 (Sonnet 4.6 우세): 복잡한 코드 리팩토링, 다중 파일 편집, 도구 사용(Tool Use)의 정확도는 여전히 Sonnet 4.6이 업계 표준입니다.
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추론 및 수학 (GLM 5.1 우세): GLM 5.1은 수학적 추론과 논리 퍼즐에서 Sonnet 4.6을 근소하게 앞서며, 특히 아시아권 언어 맥락 이해도가 높습니다.
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결론: 일반적인 개발 [12:20:05] User: 그럼 opus 최신형과는? [12:20:13] SmallClaw: Claude 4.6 Opus는 현재 모든 LLM 중 지능의 정점에 있는 모델로, GLM 5.1과는 체급 자체가 다릅니다.
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지능의 깊이: Opus 4.6은 복잡한 학술 연구, 창의적 글쓰기, 초고난도 전략 수립에서 GLM 5.1을 압도합니다. GLM 5.1이 '똑똑한 계산기'라면, Opus 4.6은 '통찰력 있는 전문가'에 가깝습니다.
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비용 및 속도: GLM 5.1은 Opus 4.6보다 약 10배 저렴하고 3배 이상 빠릅니다.
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결론: 단순 논리나 수학은 GLM 5.1로 충분 [12:46:12] User: 영상의학 사진 있는 것 5개. [12:46:18] SmallClaw: 영상의학 카테고리에서 사진이 포함된 용어 5가지입니다.
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치밀골 (Cortical bone)   ![ [13:37:29] User: nvidia dgx 가격동향 [13:37:46] SmallClaw: 2026년 현재 NVIDIA DGX 시스템의 가격 동향은 차세대 아키텍처인 **Blackwell(B200)**과 **Rubin(R100)**의 출시 주기에 따라 큰 변화를 보이고 있습니다.
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DGX B200 (Blackwell): 현재 주력 모델로, 시스템당 약 250만
300만 달러(약 34억41억 원) 선을 유지하고 있습니다. 2026년 하반기 Rubin 아키텍처 공급이 본격화되면 완만한 하락세가 예상됩니다. -
DGX H200 (Hopper): 고성능 추론용으로 인기가 높으며, 시스템당 **1 [13:38:07] User: 개인용 미니 pc는? [13:38:11] SmallClaw: 개인용 미니 PC 시장은 2026년 현재 AI NPU(신경망 처리 장치) 탑재 여부에 따라 가격과 성능이 양극화되고 있습니다.
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하이엔드 AI 미니 PC (150만~250만 원):
- Intel Core Ultra 3세대(Lunar Lake-S) 또는 AMD Ryzen AI 400 시리즈 탑재 모델이 주류입니다.
- NPU 성능이 50 TOPS를 넘어가며, 로컬에서 LLM(딸랑이 같은 모델)을 원활하게 돌릴 수 있어 가격대가 높게 형성되어 있습니다.
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**중급형 가성비 [13:38:50] User: AI용은? [13:38:54] SmallClaw: AI용 미니 PC는 로컬에서 LLM(언어모델)이나 이미지 생성을 돌리기 위해 NPU 성능과 고대역폭 메모리가 핵심입니다.
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Mac mini (M4 Pro/M5 Pro): 200만~300만 원대. 통합 메모리 구조 덕분에 AI 모델 로딩 속도가 가장 빠르며, 가성비 면에서 현재 AI 개발자들에게 가장 인기 있는 선택지입니다.
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RTX 4060 Ti (16GB) 탑재 미니 PC: 180만
250만 원대. ASUS ROG NUC처럼 외장 GPU가 달린 모델로, VRAM이 16GB라 Stable D [13:39:41] User: 3 번 자세히 [13:39:48] SmallClaw: AMD Ryzen AI 300(Strix Point) 미니 PC는 50 TOPS 이상의 강력한 NPU(XDNA 2)를 탑재해 MS의 'Copilot+ PC' 규격을 충족하는 첫 번째 미니 PC군입니다. Zen 5 CPU와 Radeon 890M 내장 그래픽의 조합으로, 외장 그래픽 없이도 로컬 AI 추론과 고사양 멀티미디어를 가장 효율적으로 처리합니다. [13:40:29] User: 어느 정도 모델을 로딩할 수 있을까? [13:40:33] SmallClaw: AMD Ryzen AI 300 시리즈 미니 PC(메인 RAM 32GB64GB 공유 기준)에서 로딩 가능한 모델 수준은 다음과 같습니다. -
텍스트 모델 (LLM):
- Llama 3 (8B) / Mistral (7B): 4-bit 양자화 시 매우 쾌적하게 돌아가며, 초당 10~20토큰 이상의 속도를 보여줍니다.
- Gemma 2 (9B~27B): 32GB 램 모델에서 27B 모델까지 로딩은 가능하나, 속도가 초당 2~3토큰 수준으로 느려질 수 있습니다.
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**이미지 생성 (S [13:51:51] User: 외장그래픽을 마운트 할 수 있는 미니 피씨는? [13:51:55] SmallClaw: 외장 그래픽(eGPU)을 연결할 수 있는 미니 PC는 연결 방식에 따라 두 종류로 나뉩니다.
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OCuLink 지원 모델 (가장 추천):
- 제품: Minisforum UM890 Pro, Beelink GTi14, GPD Win 4 등.
- 특징: 그래픽 카드 대역폭 손실이 거의 없어(PCIe 4.0 x4) 데스크탑 성능의 90% 이상을 뽑아냅니다. 최근 AI 사용자들 사이에서 표준으로 자리 잡고 있습니다.
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Thunderbolt 4 / USB4 지원 모델: * [13:52:49] User: 외장 한개 밖에 연결 안되나? [13:52:53] SmallClaw: 일반적인 미니 PC는 물리적 공간과 대역폭 한계로 기본 1개만 연결 가능하지만, 억지로 2개 이상 연결하는 방법은 있습니다.
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M.2 슬롯 활용 (최대 2~3개): 미니 PC 내부의 SSD 슬롯(M.2 NVMe)을 OCuLink 어댑터로 변환하면, 슬롯 개수만큼 외장 그래픽을 달 수 있습니다. (단, 케이스를 열고 써야 합니다.)
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혼합 연결: 1개는 OCuLink로, 다른 1개는 USB4/Thunderbolt 단자에 연결하여 총 2개를 구성할 수 있습니다.
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**전문 워 [14:18:51] User: 3 번 알아봐줘 [14:18:58] SmallClaw: Minisforum MS-01은 미니 PC 중 드물게 PCIe 슬롯과 USB4를 모두 갖춰 멀티 GPU 구성이 가능합니다.
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연결 방식 (최대 3개 가능):
- 내부 PCIe 슬롯 (1개): 본체 내부에 PCIe 4.0 x8 슬롯이 있어, 라이저 케이블을 연결하면 외장 그래픽 1개를 가장 빠른 속도로 마운트할 수 있습니다.
- USB4 단자 (2개): 후면에 2개의 USB4(40Gbps) 포트가 있어, 각각 eGPU 박스를 연결하면 추가로 2개의 그래픽카드를 더 [14:19:30] User: 사진 몇장 보여줘 [14:19:36] SmallClaw: Minisforum MS-01은 일반 미니 PC보다 길쭉한 워크스테이션 형태이며, 내부에 PCIe 슬롯이 있어 그래픽카드나 고속 네트워크 카드를 직접 꽂을 수 있는 구조입니다. 외장 그래픽(eGPU)을 여러 개 연결하면 첫 번째 사진처럼 그래픽카드를 외부에 나열하는 형태가 됩니다.
*(참고용 이미지: MS-01은 이
[14:20:09] User: 가격과 스펙
[14:20:18] SmallClaw: Minisforum MS-01은 미니 PC 중 드물게 PCIe 4.0 x8 슬롯을 갖춘 1.8L급 워크스테이션입니다.
- 주요 스펙:
- CPU: Intel Core i9-13900H (14코어/20스레드, 최대 5.4GHz) 또는 i5-12600H
- 메모리: DDR5-5200MHz 슬롯 2개 (최대 64GB~96GB 지원)
- 저장장치: M.2 NVMe 슬롯 3개 (U.2 SSD 지원), RAID 0/1 가능
- 네트워크: **10GbE [14:21:07] User: 상품 링크 [14:21:13] SmallClaw: Minisforum MS-01의 주요 구매 링크입니다. (가격은 옵션에 따라 변동될 수 있습니다.)
- 미니스포럼 한국 공식 스토어: minisforum.kr (국내 정식 수입 및 AS 가능)
- 알리익스프레스 공식 스토어: AliExpress - Minisforum MS-01 (할인 기간에 가장 저렴, 직구)
- 아마존 (US): [Amazon [14:25:05] User: 맥미니 m5 64gb 가격대가 어떻지? [14:25:15] SmallClaw: 현재 M5 칩셋은 아직 출시되지 않았으며, 가장 최신 모델은 2024년 말 출시된 M4 / M4 Pro 맥미니입니다. 현재 판매 중인 M4 Pro 모델 기준으로 64GB 램을 구성할 경우의 가격대는 다음과 같습니다.
- M4 Pro 맥미니 (64GB RAM 구성 시):
- 미국 가격: 약 $1,999부터 시작 (기본 M4 Pro 모델 $1,399 + 64GB 램 업그레이드 $600)
- 한국 가격: 약 280만 원~300만 원대 (M4 Pro 기본형 199 [14:26:10] User: 128g 는 있나? [14:26:14] SmallClaw: 맥 미니(Mac mini) 라인업에는 128GB 옵션이 없습니다.
맥 미니에 탑재되는 M4 / M4 Pro 칩셋의 설계상 한계 때문이며, 128GB 이상의 통합 메모리가 필요하시다면 상위 기종으로 가야 합니다.
- 맥 스튜디오 (Mac Studio):
- M2 Ultra 칩셋 선택 시 128GB 또는 192GB 구성 가능.
- 가격: 약 580만 원~700만 원대부터 시작.
- 맥 프로 (Mac Pro):
- M2 Ultra 탑재, [14:27:15] User: 로컬로 glm 5.1 정도 코딩 성능 내기는 어렵겠지? [14:27:24] SmallClaw: DeepSeek-Coder-V2 같은 최상위 모델을 **맥 스튜디오(128GB 이상)**에서 구동하면 GLM-4급(GPT-4급) 코딩 성능을 로컬에서도 충분히 낼 수 있습니다.
맥 미니(64GB) 환경에서는 Llama-3-70B나 **Codestral(22B)**이 한계인데, 이는 일반적인 코딩은 훌륭히 수행하지만 복잡한 전체 아키텍처 설계나 고난도 디버깅에서는 상용 모델보다 지능이 약간 낮게 느껴질 수 있습니다. [14:44:53] User: DeepSeek-Coder-V2 상세 스펙 [14:44:59] SmallClaw: DeepSeek-Coder-V2는 현존하는 오픈 소스 코딩 모델 중 GPT-4 Turbo를 능가하거나 대등한 성능을 보여주는 최상위 모델입니다.
1. 주요 상세 스펙
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아키텍처: MoE (Mixture-of-Experts) 방식
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파라미터 수:
- Total: 236B (전체 파라미터)
- Active: 21B (추론 시 실제로 활성화되는 파라미터)
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학습 데이터: DeepSeek-V2 기반 + 6조 개의 토큰 (코딩 및 수학 특화 데이터 대량 [14:46:40] User: nvidia는 성능이 어때? [14:46:46] SmallClaw: NVIDIA는 추론 속도(Tokens/sec) 면에서 애플 실리콘보다 압도적으로 빠르며, CUDA 생태계 덕분에 모든 AI 모델이 가장 먼저 최적화됩니다. 다만, 단일 그래픽카드(RTX 4090)의 VRAM이 24GB로 제한적이라 거대 모델을 돌리려면 여러 장의 GPU를 묶어야 하는 비용과 전력 문제가 큽니다. [14:47:04] User: 아니 모델들 [14:47:10] SmallClaw: NVIDIA에서 직접 배포한 모델들은 최근 'Nemotron(네모트론)' 시리즈를 중심으로 GPT-4급 성능을 보여주고 있습니다.
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Nemotron-4 340B: NVIDIA의 가장 강력한 모델로, 코딩과 논리 추론에서 GPT-4와 대등하거나 일부 능가합니다. (다만, 구동에 H100 8장급 서버가 필요합니다.)
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NVLM 1.0 (72B): 최근 발표된 멀티모달 모델로, 이미지 이해와 텍스트 성능 모두 최상위권이며 오픈 소스(Llama 3 기반)로 공개되었습니다.
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**Llama-3-70B- [14:49:58] User: Before continuing: summarize the conversation so far into a compact context note. Include goals, constraints, decisions, and open items in <= 180 words. [14:50:05] SmallClaw: [CONVERSATION SUMMARY]
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Goal: Achieve local coding AI performance comparable to GLM-5.1/GPT-4.
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Hardware Explored:
- Minisforum MS-01: High-extensibility mini PC (10GbE, PCIe slot).
- Mac Mini (M4 Pro): Max 64GB RAM (~3M KRW). Good for 70B models, but insuffici [14:50:05] User: 지금 이 서버 프로젝트를 코딩 한다면 어느 정도 성능이 일요할까? [14:50:12] SmallClaw: 이 프로젝트(SmallClaw)는 다중 에이전트 오케스트레이션과 복잡한 도구 호출(Tool-calling) 로직을 포함하므로, 최소 Llama-3-70B급이나 Claude 3.5 Sonnet 정도의 지능이 필요합니다.
특히 비동기 제어와 파일 시스템 간의 상호작용이 많아, 전체 구조를 파악할 수 있는 128K 이상의 컨텍스트와 높은 추론 성능을 가진 DeepSeek-Coder-V2를 로컬에서 돌릴 수 있다면 개발 효율이 가장 높을 것입니다. [14:51:29] User: Llama-3-70B 는 vram이 얼마나 필요하지? [14:51:34] SmallClaw: Llama-3-70B 모델을 구동하기 위한 VRAM 요구량은 양자화(Quantization) 수준에 따라 다릅니다.
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4-bit 양자화 (Q4_K_M - 추천): 약 40GB ~ 45GB
- 가장 대중적인 설정입니다. RTX 3090/4090(24GB) 2장이 필요합니다.
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8-bit 양자화 (Q8_0): 약 75GB ~ 80GB
- RTX 3090/4090 4장 또는 A100/H100 80GB 1장이 필요합니다.
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**양자화 없음 (FP16) [15:03:23] User: 구강병리 이미지 있는 걸로 단어 10개 [15:03:31] SmallClaw: 구강병리 카테고리에서 이미지가 포함된 주요 용어 10개입니다.
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- 치성 상피 유래 양성 종양으로 하악 구치부에 호발하며 비눗방울 모양의 방사선 특징을 보입니다.
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함치성 낭종 (Dentigerous cyst) 

- 상하악골과 치아 전체를 한 평면에 보여주는 단층 촬영법입니다.
[15:09:54] User: 영상의학 10개 [15:09:59] SmallClaw: 구강악안면영상의학 카테고리의 추가 용어 10개입니다.
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치근단 방사선 사진 (Periapical radiograph)

- 개별 치아와 그 주위 조직, 치근단 부위를 정밀하게 관찰하는 촬영법입니다.
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교합 방사선 사진 (Occlusal radiograph)  [15:12:52] SmallClaw: 방사선골괴사 (Osteoradionecrosis, ORN)
두경부 방사선 치료 후 골조직의 혈액 공급 장애와 골세포 사멸로 인해 발생하는 심각한 합병증입니다.
- 특징: 주로 하악골(아래턱뼈)에 발생하며, 방사선 치료 후의 발치가 주요 유발 인자가 됩니다.
- 증상: 극심한 통증, 골 노출, 화농성 분비물, 심한 경우 병적 [15:13:13] User: 상악동 (Maxillary sinus) [15:13:17] SmallClaw: 상악동 (Maxillary sinus)
상악골(위턱뼈) 내부에 위치한 공기로 가득 찬 빈 공간으로, 부비동 중 가장 큽니다.
- 해부학적 특징: 피라미드 모양이며, 바닥면은 상악 구치부(어금니)의 치근단과 매우 가깝게 위치합니다.
- 기능: 머리뼈의 무게 감소, 호흡 [15:14:43] User: 상악동 (Maxillary sinus) [15:14:46] SmallClaw: 상악동(Maxillary sinus)은 위턱뼈 속의 공기 주머니로, 치과 임상에서 매우 중요한 구조물입니다.
- 영상 특징: 방사선 사진에서 상악 구치부 상방의 검은 투과성 영역으로 보이며, 경계는 얇은 흰색 선(피질골)으로 나타납니다.
- 임상 주의: 어금니 뿌리와 인접해 [15:15:15] User: 영상의학 10개 [15:15:20] SmallClaw: 구강악안면영상의학 카테고리의 주요 용어 10개입니다.
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파노라마 방사선 사진 (Panoramic radiograph)

- 상하악골과 치아 전체를 한 평면에 보여주는 단층 촬영법입니다.
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**치근단 [15:16:15] User: 영상의학 10개 [15:16:23] SmallClaw: 구강악안면영상의학 주요 용어 10개입니다.
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방사선 감수성 (Radiosensitivity)
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치밀골 (Cortical bone)
- 악골 외면의 치밀한 골 조직으로 방사선 불투과성이 높습니다. 
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치밀골 (Cortical bone)
- 악골 외면의 치밀한 골 조직으로 방사선 불투과성이 높습니다. **에 대한 검색 결과입니다.
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구강 편평태선 (Oral Lichen Planus)
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편평태선 (Lichen Planus)
- 피부 및 점막에 만성 염증을 일으키는 자가면역 질환으로, 협부 점막의 [15:28:17] User: 아프타성 구내염 [15:28:21] SmallClaw: 아프타성 구내염 (Aphthous Stomatitis)
구강 점막에 반복적으로 발생하는 통증성 궤양입니다. 소형·대형·포진형으로 분류하며 원인은 불명확하나 면역 매개 기전이 관여하는 것으로 알려져 있습니다.
[15:28:49] User: SCC
[15:28:52] SmallClaw: 구강 편평세포암종 (Oral Squamous Cell Carcinoma, OSCC)
구강 내 발생하는 악성 종양의 90% 이상을 차지하며, 혀, 입술, 구강저 등에 주로 발생합니다. 초기에는 궤양이나 백반증 형태로 나타날 수 있으며 진행 시 침윤성 성장을 보입니다.
[15:29:09] User: Oral Squamous Cell Carcinoma, OSCC
[15:29:12] SmallClaw: 구강 편평세포암종 (Oral Squamous Cell Carcinoma, OSCC)
구강 내 발생하는 가장 흔한 악성 종양으로, 구강 암의 약 90% 이상을 차지합니다. 주로 혀의 측면, 구강저, 치은 등에 발생하며 초기에는 통증 없는 궤양이나 백반증, 홍반증 형태로 나타나다가 점차 주변 조직으로 침윤하고 림프절로 전이됩니다.
[16:29:22] User: amd ai 시스템은 어떤감?
[16:29:25] SmallClaw: AMD의 AI 시스템(ROCm 기반)은 가성비와 하드웨어 스펙 면에서 강력하지만, 소프트웨어 생태계는 엔비디아(CUDA)에 비해 여전히 도전적인 상황입니다.
- 하드웨어 (가성비): 비슷한 가격대의 엔비디아 GPU보다 VRAM(비디오 메모리) 용량이 훨씬 커서 대규모 언어 모델(LLM)을 돌리기에 유리합니다.
- 소프트웨어 (ROCm): 과거보다 많이 개선되어 PyTorch, TensorFlow 등 주요 프레임워크를 지원하지만, 윈도우보다는 리눅스 환경에서 안정적이며 라이브러리 호환성 문제가 발생할 수 있습니 [16:30:09] User: 가격과 스펙 [16:30:12] SmallClaw: AMD와 NVIDIA의 AI용 GPU 가격 및 스펙 비교입니다.
| 구분 | NVIDIA RTX 4090 | AMD Radeon RX 7900 XTX |
|---|---|---|
| VRAM | 24GB GDDR6X | 24GB GDDR6 |
| 가격 (신품 기준) | 약 280~350만 원 | 약 130~150만 원 |
| AI 성능 (FP16) | 82.6 TFLOPS | 122.8 TFLOPS (이론상) |
| 생태계 | CUDA (표준, 압도적 호환성) | |
| [16:31:41] User: 128g 는 없나? | ||
| [16:31:45] SmallClaw: 일반 소비자용 그래픽카드(GPU) 한 장에는 128GB 모델이 없으며, 워크스테이션이나 서버용 전문 제품군으로 가야 합니다. |
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AMD Radeon Pro W7900 (Dual Slot): 단일 카드 기준 48GB가 최대이며, 128GB를 맞추려면 여러 장을 꽂아야 합니다.
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Apple Mac Studio/Mac Pro: 통합 메모리 방식을 사용하여 128GB 이상의 공유 메모리를 AI용으로 활용할 수 있는 가장 현실적인 대안입니다. (M2/M3 Ultra 모델)
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**NVIDIA H10 [16:34:52] User: AMD Ryzen Al Max+ 395 128GB [16:34:55] SmallClaw: AMD Ryzen AI Max+ 395(Strix Halo)는 CPU, GPU, NPU가 통합된 고성능 SoC로, 시스템 메모리를 공유하여 최대 128GB VRAM처럼 활용할 수 있는 혁신적인 시스템입니다.
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스펙: 16코어 CPU와 RTX 4070급 성능의 40코어 GPU를 탑재하여, 노트북/미니 PC 폼팩터에서 압도적인 AI 연산 능력을 제공합니다.
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장점: 고가의 서버용 GPU 없이도 128GB 통합 메모리를 통해 거대 언어 모델(LLM)을 로컬에서 구동할 수 있는 가장 가성비 높은 대안이 될 [16:35:28] User: 속도면에서는 어떨까? [16:35:32] SmallClaw: AMD Ryzen AI Max+ 395(Strix Halo)의 속도는 메모리 대역폭이 핵심이며, 일반 PC와 서버급 GPU의 중간 지점에 위치합니다.
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메모리 속도 (LPDDR5X-8533): 약 500GB/s 수준의 대역폭을 가집니다. 이는 일반 노트북(100GB/s)보다 5배 빠르고 Apple M3 Max(400GB/s)와 비슷하지만, RTX 4090(1,000GB/s)의 절반 수준입니다.
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AI 추론 속도: VRAM이 부족해 실행조차 못 하는 일반 GPU와 달리, 128GB 메모리를 활용해 [16:36:11] User: 초당 토큰이 얼마나 나오지? [16:36:15] SmallClaw: AMD Ryzen AI Max+ 395(Strix Halo, 128GB)의 예상 대역폭(약 500GB/s)을 기준으로 한 Llama-3 70B(4-bit 양자화) 모델의 추론 속도는 초당 약 10~15 토큰 내외로 예상됩니다.
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Llama-3 8B (소형 모델): 메모리 대역폭을 풀로 활용하여 초당 100~150 토큰 이상의 매우 빠른 속도가 가능합니다.
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Llama-3 70B (대형 모델): 모델 크기(약 40GB) 대비 대역폭(500GB/s)을 계산하면 이론상 초당 12.5회 모델 [16:37:54] User: 코딩용으로 쓴다면 모델은 뭐가 좋을까? [16:37:57] SmallClaw: AMD Ryzen AI Max+ 395의 128GB 메모리를 활용한다면, 코딩용으로 다음 모델들을 추천합니다.
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DeepSeek-Coder-V2 (236B): 현재 오픈소스 코딩 모델 중 최강이며, 128GB 메모리라면 고성능 양자화 버전을 올려 복잡한 로직 설계와 디버깅에 활용하기 가장 좋습니다.
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CodeLlama-70B: 메타의 대형 코딩 모델로, 128GB 환경에서 매우 안정적이고 빠른 속도로 전체 코드 베이스를 분석할 수 있습니다.
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Qwen2.5-Coder-32B: 파라미터 대비 성 [16:38:54] User: 3은 5060ti x 2 에서도 돌아가겠다. [16:38:58] SmallClaw: 네, Qwen2.5-Coder-32B는 5060 Ti(예상 VRAM 12GB
16GB) 2장을 묶어 2432GB VRAM을 확보하면 4-bit 양자화 버전으로 충분히 구동 가능합니다. 다만, Strix Halo(128GB) 시스템은 VRAM 제약 없이 DeepSeek-Coder-V2 같은 초대형 모델까지 한 번에 돌릴 수 있다는 점이 가장 큰 차별점입니다. [17:55:22] User: 2급 부정교합 [17:55:31] SmallClaw: 2급 부정교합(Class II malocclusion)은 위턱이 아래턱보다 앞으로 돌출되었거나 아래턱이 뒤로 밀려난 상태를 말하며, 흔히 '돌출입'이나 '무턱' 양상으로 나타납니다. 어금니 관계에서 위 어금니가 아래 어금니보다 앞쪽에 위치하는 것이 특징입니다.
은 아래턱이 위턱보다 앞으로 돌출된 상태로, 흔히 '주걱턱'이라 불리며 하악 치아가 상악 치아보다 앞쪽에 위치하는 반대교합 양상을 보입니다.
 [17:57:58] User: gemini-3-flash 와 gemma4 성능 비교 [17:58:18] SmallClaw: 2026년 기준, 두 모델은 사용 목적에 따라 뚜렷한 차이를 보입니다.
- Gemini 3 Flash (클라우드/API): 압도적인 1,000만 토큰급 컨텍스트 창과 실시간 멀티모달(영상/음성) 처리 능력이 강점입니다. 대규모 데이터 분석과 기업용 서비스에 최적화되어 있습니다.
- Gemma 4 (오픈 웨이트/로컬): 로컬 구동 최강자로, 개인정보 보호와 커스텀 튜닝에 유리합니다. 논리 추론 능력은 과거 GPT-4o 수준에 도달했으며, NPU 최적화를 통해 스마트폰이나 노트북에서도 매우 빠르게 [17:59:48] User: 치주염 [17:59:50] SmallClaw: 치주염(Periodontitis)은 치아 주위 조직(잇몸, 치주인대, 치조골)에 발생하는 염증성 질환으로, 방치 시 치조골 파괴와 치아 상실을 유발합니다.
[18:00:01] User: 치은염
[18:00:04] SmallClaw: 치은염(Gingivitis)은 염증이 잇몸(연조직)에만 국한된 상태로, 치조골 파괴가 없는 치주질환의 초기 단계입니다. 칫솔질 시 피가 나는 것이 주요 증상이며, 스케일링 등 적절한 관리로 회복이 가능합니다.
[18:01:55] User: 만성치주염
[18:01:59] SmallClaw: 만성 치주염(Chronic Periodontitis)은 가장 흔한 형태의 치주염으로, 치태와 치석에 의해 서서히 진행되며 치조골 소실을 동반하는 만성 염증성 질환입니다.
[18:02:17] User: 임신성 치은염
[18:02:22] SmallClaw: 임신성 치은염(Pregnancy gingivitis)은 임신 중 호르몬(에스트로겐, 프로게스테론) 변화로 인해 잇몸 혈관의 투과성이 높아지고 세균막에 대한 염증 반응이 민감해지면서 발생하는 질환입니다.








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