OpenClaw 요청을 자동으로 무료 API에게 보내주는 도구, CPU 기반의 음성 지원 솔루션, 새로운 Local LLM 실행 도구, 연구자를 위한 ClawPhD agent 등 많은 소식이 있습니다.

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I built a router that auto-switches free models for OpenClaw

OpenClaw – 2026.2.25 소식의 “I made a little CLI tool to easily use deepseek or kimi / glm for FREE thanks to Nvidia NIM servers. it’s called free-coding-models, on github/npm. openclaw compatible” 에서 소개했던 CLI 도구와 유사하게 OpenClaw에서 AI 요청을 보낼 무료 AI 모델로 자동 선택해서 요청을 전송한다고 합니다.

Kitten-TTS based Low-latency CPU voice assistant

CPU만 있으면 실행 가능하도록 LLM과 Kitten TTS (Text-to-Speech) 를 이용한 “음성 지원 파이프라인” 오픈 소스입니다.

Ollama-Vision-Memory-Desktop — Local AI Desktop Assistant with Vision + Memory!

개인 정보 보호와 오프라인에서 사용하기 위한 새로운 Open Source 입니다. Ollama기반으로 장기 기억, 영상 처리, 사용자화 가능한 AI 액션 기능을 가지는 Desktop AI 비서라고 합니다. 설명을 보면 다양한 작업을 할 수 있을 것 같습니다.

contextui just open sourced

Ollama, LM Studio 와 같이 Local LLM 실행이 가능한 새로운 Open Source 입니다. 아직 프로젝트 초기 단계로 보입니다. 새로운 것에 흥미가 있으신 분들은 도전해 보십시오.

Strix Halo, GNU/Linux Debian, Qwen3.5-(27,35,122B) CTX<=131k, llama.cpp@ROCm, Power & Efficiency

Strix Halo에서 Qwen3.5의 다양한 파라메터 크기의 모델들을 Context 크기에 따른 성능 시험 내용입니다. 재미있는 것은 OpenClaw – 2026.2.25 소식 “Tip if you use quantisation” 에서 보여 주었던 결과와 유사하게 Qwen 3.5 모델 성능 시험에서도 일정 크기 이상(> 4.1k) Context 크기가 커지면 급격하게 토큰 생성 속도가 떨어지는 것을 알 수 있습니다. 또한 추론 할 때 사용하는 모델별 전력 소비량을 보여 주고 있는데 모델 크기와 양자화에 따라 전력 소비량이 변화하는 것을 알 수 있습니다.

Hypeboard.ai – A live LLM Leaderboard based on /r/localllama posts/comments

Reddit/localllama 게시판 글과 댓글 수를 참고하여 실시간으로 LLM 사용 순위를 보여 주는 사이트입니다. 이는 실제 AI 모델 사용량에 따른 순위가 아니라 게시판 이용자들의 언급 횟수가 많은 모델이 상위에 위치하는 방식으로 보여서 AI 모델 출시 시기와 흥행도에 따라 크게 달라지지 않을까 싶습니다.

ClawPhD, an AI agent designed specifically for researchers.

연구자를 위한 AI Agent 입니다. 현재는 초기 버전이라서 기능이 많지는 않고, 연구 자료를 분석해서 Diagram을 그려줄 수 있는 기능, 논문들을 읽어 들여서 인터액티브한 Web 문서를 만들어 줄 수 있다고 합니다.

Two weeks later with OpenClaw and this is what I’ve learned

OpenClaw 2주 사용해 본 후기입니다.

관련 게시글

※ 출처: Reddit/Clawdbot, LocalLLM

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