어떻게 이어지나
질문 하나, 프로젝트 네 개
이미 가진 장비에서 도는 크기로도 쓸 만한 모델이 되는가.
01
무엇이 충분한지부터 정합니다
기준이 없으면 어떤 모델이 필요한지도 정할 수 없습니다. 내가 할 일에서, 내 언어로, 어디까지 나와야 쓸 만한지를 먼저 정합니다.
Redrob Eval공개
어디서 받은 모델이든 내 프롬프트로 돌려 보고, 이름을 가린 비교와 비용으로 고릅니다.
02
그 기준을 넘는 모델을 만듭니다
그러면서 기기 한 대에 들어가는 크기를 지킵니다.
Redrob Image공개
오픈웨이트 이미지 생성 모델.
Redrob Verify공개
신분 문서용 오픈웨이트 OCR·위조 탐지·얼굴 비교 모델.
소형 언어 모델학습 중
힌디어와 한국어, 영어. GPU 한 장에서 끝나는 크기로 만듭니다.
비전-언어 모델다음
기기에서 바로 화면과 문서를 읽습니다.
03
그 모델을 내 기기에서 돌립니다
외부 API를 거치지 않고, 실제로 쓰는 자리에서 돌립니다.
Redrob Studio공개
내 GPU에서 도는 이미지·오디오 도구.
왜 중요한가
쌉니다. 끊겨도 돕니다. 내 것입니다.
AI가 글을 읽고 쓸 때 다루는 조각 단위입니다. 대부분의 AI 서비스가 이 조각 수만큼 요금을 매깁니다.당 요금이 없습니다
이미 가진 장비 말고 더 드는 것은 없습니다. 얼마나 아낄 수 있는지는 Redrob Eval로 확인해 보면 됩니다.
인터넷 없이도 돌아갑니다
데이터가 있는 자리에서 모델이 돕니다. 연결이 끊기거나 호출 제한에 걸려도 일이 멈추지 않습니다.
나가는 것도, 끊기는 것도 없습니다
누구나 쓰고 고치고 팔아도 되는 공개 라이선스입니다. 출처 표시만 남기면 됩니다. 모델이 학습으로 얻은 결과가 담긴 파일입니다. 이 파일이 있으면 모델을 그대로 돌릴 수 있습니다.가 내 디스크에 있습니다. 모델을 몰래 바꾸거나 내릴 수 있는 사람은 없습니다.
우리는 프론티어 모델을 모든 과제에서 앞선다고 말하지 않습니다. 직접 돌릴 수 있는 크기로도 내 과제에서는 충분할 수 있습니다. 충분한지는 Redrob Eval로 직접 비교해 보면 됩니다.
GPU 1장
우리가 기준으로 삼는 예산
10M+
레드롭 플랫폼을 쓰는 사용자
0
필요한 가입·API 키·승인