← AI Trends

2026-01-21: Gemini 3 Flash, GLM 4.7 Flash, GPT-5.3, 바이브코딩(Vibecoding)

2026. 1. 21.

📅 요약 개요

이번 대화 로그는 2026년 초 주요 AI 모델들의 업데이트와 실질적인 사용 경험을 다룹니다. 특히 Gemini 3 Flash/Pro의 성능 벤치마크와 GLM 4.7 Flash 같은 고성능 로컬 모델의 등장이 주요 화두입니다. 솔로 개발자들에게는 도구 호출(Tool Calling) 성능과 로컬 인퍼런스 최적화, 그리고 ‘바이브코딩(Vibecoding)‘을 통한 빠른 앱 프로토타이핑 기법이 핵심 인사이트로 제시되었습니다.

🔧 도구, 모델 & 기술 리소스

• Gemini 3 Flash & Pro:
  • 벤치마크 점수 약 88.9 기록. 비전(Vision) 성능이 6세 아동 수준을 상회하며, 곧 12세 수준을 넘길 것으로 기대됨.
  • AI Studio에서 새로운 체크포인트(3.5 Pro 초기 버전 추정)가 A/B 테스트 중.
• GLM 4.7 Flash (Z.ai):
  • 30B 파라미터 규모의 모델로, 도구 호출(Tool Calling) 성능이 Gemini 3 Flash보다 우수하다는 평가.
  • 로컬 구동 시 16-bit 기준 약 60GB VRAM이 필요하나, INT4 양자화 시 7.5GB VRAM으로 4060급 GPU에서 구동 가능.
• LFM 2.5 1.2B: 작은 크기 대비 뛰어난 성능을 보여주는 로컬 베이스 모델로 추천됨.
• Claude Code & Antigravity: 멀티 에이전트 UI와 ‘바이브코딩’ 도구로 언급됨. 특히 Antigravity를 활용해 25일 만에 Lovable 클론 앱을 제작한 사례가 공유됨.
• Sandpack: npm install 없이 브라우저에서 빠르게 로드되는 샌드박스 라이브러리로 추천.

💡 팁, 기법 & 모범 사례

• 도구 호출 최적화: GLM 모델은 소규모 고품질 데이터셋 덕분에 도구 호출 능력이 매우 뛰어남. 복잡한 에이전트 작업 시 Gemini보다 유리할 수 있음.
• 바이브코딩(Vibecoding) 전략: UI 생성에는 Gemini 3 Pro를, 백엔드 및 비시각적 로직 수정에는 **Claude(Opus)**를, 일반적인 편집에는 Flash 모델을 혼용하는 것이 효율적임.
• 로컬 모델 튜닝: 모델이 게으르거나 요약만 하려 할 경우, 시스템 인스트럭션을 간결하게 유지하고 구체적인 예시(Few-shot)를 제공하여 ‘단축키’를 찾지 못하게 해야 함.

💼 비즈니스, 제품 & 시장 인사이트

• Aider 프로젝트 우려: 커뮤니티 내에서 Aider가 ‘관리 중단 소프트웨어(Abandonware)‘가 될 것을 우려하는 목소리가 있음. 솔로 개발자는 대체 도구(Claude Code 등)를 주시할 필요가 있음.
• xAI의 Grokipedia: 위키피디아의 대안으로 Grok이 생성하는 백과사전 서비스가 런칭됨. 누구나 문서를 제안하고 수정할 수 있는 구조로, xAI 생태계의 데이터 소스로 활용될 전망.
• 구독 플랜 한계: Claude Pro나 GPT 5.2 Pro 등의 ‘무제한’ 마케팅에도 불구하고 실제로는 도구 호출 횟수나 주간 제한이 엄격해지고 있어, API 사용이나 다중 계정 운영이 불가피함.

⚠️ 주의사항, 이슈 & 피해야 할 것들

• Starlink 데이터 학습: Starlink 사용자의 경우, 설정에서 별도로 옵트아웃(Opt-out)하지 않으면 모든 인터넷 활동 데이터가 Grok 학습에 사용될 수 있음.
• Gemini의 일관성 문제: 여러 개의 PDF를 업로드할 경우 정보가 섞이거나 환각(Hallucination)이 발생하는 이슈가 보고됨. 긴 컨텍스트 처리 시 주의 필요.
• 로컬 인퍼런스 제약: Windows 환경에서 vLLM 설치가 매우 까다롭고 성능이 저하될 수 있으므로 WSL2나 Linux 환경 권장.

🔗 공유된 링크 & 리소스

• GLM 4.7 Flash 블로그: https://z.ai/blog/glm-4.7-flash
• Grokipedia: https://grokipedia.com
• Phenotype Game (AI 성능 테스트용): AI의 이미지 인식 및 분석 능력을 테스트하기 위한 도구로 활용됨.
• Fastcompmgr: X11 환경에서의 최적화된 컴포지터 라이브러리.

📌 실행 가능한 핵심 사항

1. 로컬 에이전트 구축: GLM 4.7 Flash를 INT4 양자화하여 개인 PC에서 도구 호출용 서브 에이전트로 활용해 볼 것.
2. 개인정보 설정: Starlink 사용자라면 계정 설정 내 Profile 수정 메뉴에서 AI 학습 데이터 활용 옵션을 해제할 것.
3. 모델 전환 전략: UI 디자인 작업 시에는 Gemini 3 Pro의 비전 능력을 활용하고, 복잡한 코딩 로직은 Claude 4.5/5 계열을 사용하는 하이브리드 워크플로우를 채택할 것.
4. A/B 테스트 참여: Google AI Studio에서 제공하는 최신 체크포인트 모델들을 주기적으로 테스트하여 정식 출시 전 성능 변화를 파악할 것.