GPT-OSS실전 사용 현실적 후기: 기대와 현실
개발자가 직접 써본 GPT-OSS, 현실은 달랐다
안녕하세요~ 개발 덕후 개발빔입니다!!
요즘 커뮤니티를 보면 "GPT-OSS가 ChatGPT를 대체한다더라~" 하는 글이 정말 많습니다.
저도 처음엔 '오픈 AI가 GPT를 오픈소스로 풀었다니!? 대박이다!!' 하며 GPU를 켰습니다ㅎㅎ
결론부터 말씀드리자면... ChatGPT를 대체할 수 있는 것은 아니었습니다.
하지만, 개발자라면 한 번쯤 꼭 경험해야 할 이유가 분명히 있었습니다.
GPT-OSS, 도대체 뭐길래 이렇게 시끄럽나요
GPT-OSS는 쉽게 말해 GPT-4와 유사한 LLM을 오픈소스로 구현한 프로젝트입니다.
누구나 모델을 다운로드해서 수정하고,
로컬에서 직접 돌릴 수 있습니다.
Mistral, Llama-3, GPT4All, Falcon 같은 모델들이 그 예입니다.
공식적으로는
효율성과 유연성,
실제 환경에서의 활용성,
추론 능력(Reasoning) 이 세 가지를 목표로 개발되었다고 합니다.
흥미로운 건 내부 구조입니다.
GPT-OSS는 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 사용합니다.
말 그대로 여러 "전문가"가 협업하는 구조입니다.
입력된 문장에 따라 적절한 전문가가 선택되어 답을 구성합니다.
게다가 Chain-of-Thought(CoT),
즉 사고의 흐름을 따라 추론하는 방식도 기본 지원합니다!
이쯤 되면 성능에 대해서 궁금함이 생기 실 텐데,
사용 후기와 함께 설명드리겠습니다.
직접 사용 후기
설치부터 쉽지 않았습니다ㅠㅠ
CUDA 버전 꼬이고, 메모리 부족 경고 뜨고...
"내가 왜 이걸 시작했을까..."라는 생각이 세 번쯤 들었습니다ㅎㅎ
하지만 결국 모델이 로컬에서 톡 하고 대답했을 때의 쾌감은 정말 대단했습니다!
제가 써보며 느낀 점을 정리하면 다음과 같습니다.
ChatGPT처럼 "정제된 답"은 주지 않습니다.
대신 내가 프롬프트를 어떻게 짜느냐에 따라 결과가 완전히 달라집니다.
속도는 느리지만, 제어할 수 있다는 감각이 큽니다.
"아, 이게 LLM이 실제로 작동하는 구조구나!" 하는 깨달음이 옵니다.
결국 GPT-OSS는 완성된 서비스가 아니라,
AI를 직접 해부하고 실험할 수 있는 개발자용 실험실이라고 생각했습니다.
ChatGPT와 GPT-OSS, 진짜 차이점은 '통제권'
많은 분들이 "GPT-OSS는 ChatGPT보다 정확도가 떨어진다"며 실망하시더군요.
그건 당연합니다...
ChatGPT는 거대한 인프라와 수백만 사용자 데이터를 통해 튜닝된 모델이니까요.
GPT-OSS는 그보다 훨씬 작은 환경에서 돌아가는 실험용 모델입니다.
하지만 ChatGPT가 결과 중심 도구라면,
GPT-OSS는 탐구 중심 도구입니다.
ChatGPT: 답을 빠르게 얻는 도구
GPT-OSS: AI의 원리를 직접 만져보는 도구
GPT-OSS는 사용 편의성보다 모델의 작동 원리를 직접 다뤄보는 경험에 초점을 맞춘 도구였습니다.
실험의 자유도는 높지만, 그만큼 스스로 구조를 이해하고 다뤄야 하는 책임도 따랐습니다.
실무에서의 사용 가능성
저는 예전에 외주개발사 똑똑한개발자팀과
AI 기능이 포함된 프로토타입 프로젝트를 진행한 적이 있습니다.
AI 기능을 서비스에 적용 가능한 수준으로 구조화하고 구현하는 역량이 돋보였습니다.
GPT-OSS나 오픈소스 LLM은 적용 과정에서
서버 부하나 데이터 보안 문제 등 현실적 제약이 많습니다.
똑똑한개발자는 이를 개발 구조와 아키텍처 단에서 해결하며
모델 연동과 운영 효율화를 안정적으로 잡았습니다.
무엇보다 AI 프로젝트 경험이 풍부한 팀이어서 더욱 신뢰가 갔습니다.
AI 관련 포트폴리오 출처: 똑똑한개발자GPT-OSS처럼 오픈소스 모델을 실제 서비스에 활용하거나
AI 기반 MVP를 빠르게 구축하려는 팀을 찾으신다면
저는 똑똑한개발자를 추천드립니다.
(홈페이지 링크로 들어가 보시면 다른 AI 프로젝트 포트폴리오들도 공개되어 있습니다.)
물론 GPT-OSS 자체는 아직 실무에 바로 쓰기는 어려운 부분도 있습니다.
속도와 안정성 면에서 개선이 필요하지만,
서비스 구조를 명확히 잡아두면 실무 적용의 길은 충분히 열려 있다고 생각합니다!
GPT-OSS의 한계와, 그럼에도 불구하고 남는 가치
물론 한계도 명확합니다.
모델 크기가 작아 복잡한 논리 추론에는 약합니다.
GPU 자원 요구가 높아 운영비용이 만만치 않습니다.
문장 품질이 일정하지 않아 실서비스 적용은 어렵습니다ㅠㅠ
하지만.. 개발자 입장에서는 이런 불완전함이 오히려 재미있습니다.
"AI가 이렇게 생각하네?"
"이 토큰에서 문맥이 꼬였네?"
이런 관찰이야말로 AI를 진짜 이해하게 되는 과정이기 때문입니다.
GPT-OSS는 아직 완성되지 않았습니다.
하지만 그렇기 때문에 더 매력적입니다.
버그도 많고 속도도 느리지만,
"내가 직접 AI를 조립하고 실행했다!"는 성취감은
ChatGPT로는 절대 느낄 수 없습니다ㅎㅎ
AI 시대에 중요한 건
'과정을 이해하는 사람'이라고 생각합니다.
그 관점에서 GPT-OSS는 개발자에게 꼭 필요한 경험입니다.
한마디로 정리하자면,
GPT-OSS는 대체품이 아니라, 개발자가 AI를 이해하는 가장 직접적인 방법이다!
입니다.
오늘도 읽어주셔서 정말 감사합니다!
다음에도 재밌는 주제로 만났으면 좋겠습니다~
