Command Code의 DeepSeek 가격 정책에 오해할 만한 표현이 있다합니다. AI 모델이 필요로하는 VRAM 크기는 KV Cache와 같이 메모리를 필요로 하는 다른 요소도 고려해야 합니다. Ryzen AI Max+ 395 성능 시험도 읽어 보십시오.
OpenCode가 가장 좋으며, 다른 것은 시도조차 하지 않는 것이 좋습니다. 오해하기 쉬운 Command Code 마케팅에 주의
OpenCode와 비슷한 Command Code 서비스가 있다는 것 같습니다. 저자는 Command Code $1/월 무료 요금제, $10/월 Goat 요금제에서 언급 DeepSeek v4 Pro 할인 가격이 DeepSeek 자체 할인율에 의한 것일 뿐, Command Code에서 추가로 할인해 주는 것은 아닌 것 같다고 주장합니다.
근거 및 증거
- 게시자는 Command Code 문서와 DeepSeek의 공식 요금표(및 웹 아카이브 기록)를 비교해, 표기된 할인율과 실제 요금이 일치함을 제시함.
- DeepSeek 쪽에서 이미 75% 할인(혹은 가격 인하)을 진행했고 그 인하가 영구화된 시점이 있었으므로 Command Code의 “deal”은 실질적 추가 혜택이 아니라며 설명.
결론 및 태도
- 게시자는 “가격 자체는 나쁘지 않으나, 마케팅 문구가 오해를 초래한다”라고 평가하며 Command Code와 그 CEO의 대응(질문에 대한 차단 등)에 대해 신뢰를 경계함.
- 의도적이라고 단정하진 않지만 날짜와 문구를 근거로 고의성이 의심된다고 밝힘.
Local LLM 구성에서 (모델이 요구하는) VRAM 24 GB이 실제 24 GB라는 것은 아닙니다.
Local LLM 구성을 위한 AI 모델의 VRAM/RAM 요구 사항에는 실제 모델이 필요로 하는 VRAM의 크기 외에도 KV Cache와 같이 VRAM을 필요로 하는 요소를 함께 고려해야만 합니다. AI 모델 크기만으로 VRAM 필요 용량을 계산하고 사용하려 할 때 오히려 CPU/RAM Offload 로 인해 성능 저하가 발생할 수도 있습니다. 저자는 하드웨어 사양별로 적정한 AI 모델을 실행할 수 있는 VRAM 크기를 자동 계산해서 알려 주는 Web app을 개발해서 공유하고 있습니다. 자신이 보유하고 있는 하드웨어와 AI 모델 크기에 따른 VRAM 요구 사항을 사전에 시물레이션 할 수 있습니다.
Ryzen AI MAX+ 395(96GB VRAM) 벤치마크: Gemma-4 vs Qwen-3.6 (GGUF, Lemonade 서버에서 실행되는 Vulkan 백엔드)
Local LLM 하드웨어의 하나인 Ryzen AI MAX+ 395 에서 Gemm 4, Qwen 3.6 성능 시험한 결과입니다. AMD 주력 모델과 Nvidia RTX 시리즈를 비교해 보고자 하시는 분들께 유용한 성능 시험이 아닐까 합니다. Gemma-4-26B-A4B-it-MTP 모델 사용에서 82.9 TPS라는 가장 최고 성능을 보였고, 31B는 30.3 TPS를 나타냈습니다. Qwen 3.6의 경우, 27B가 25.5 TPS인 반면, 31B는 79.9 TPS로 모델 크기에 비례해서 성능이 좋았습니다. 자세한 성능 시험 결과는 출처의 글을 참고하십시오.
※ 지난 게시글:
- AI 뉴스 훑어보기 – 2026.8.7
- AI 뉴스 훑어보기 – 2026.8.6
- AI 뉴스 훑어보기 – 2026.8.5
- MoE 시각화 – OLMoE 모델의 토큰 흐름 시각화
- AI 뉴스 훑어보기 – 2026.7.16
※ 출처: r/LocalLLM, r/openclaw, r/unsloth, r/opencode, r/claude
