로컬에서 실행할 수 있는 상위 5가지 소형 AI 코딩 모델

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# 소개

에이전트 코딩 CLI 도구는 AI 개발자 커뮤니티 전체에서 인기를 얻고 있으며 이제 대부분 Ollama 또는 LM Studio를 통해 로컬 코딩 모델을 쉽게 실행할 수 있습니다. 즉, 코드와 데이터가 비공개로 유지되고, 오프라인으로 작업할 수 있으며, 클라우드 대기 시간과 비용을 피할 수 있습니다.

더 좋은 점은 오늘날의 소규모 언어 모델(SLM)이 놀라울 정도로 성능이 뛰어나 일상적인 코딩 작업에서 더 큰 독점 보조자와 경쟁하는 동시에 소비자 하드웨어에서는 빠르고 가벼운 상태를 유지한다는 것입니다.

이 기사에서는 로컬에서 실행할 수 있는 상위 5개 소규모 AI 코딩 모델을 검토합니다. 각각은 널리 사용되는 CLI 코딩 에이전트 및 VS Code 확장과 원활하게 통합되므로 개인 정보 보호나 제어를 희생하지 않고도 워크플로에 AI 지원을 추가할 수 있습니다.

# 1. gpt-oss-20b (높음)

gpt-oss-20b OpenAI의 소규모 개방형 추론 및 코딩 모델은 허용되는 Apache 2.0 라이선스로 출시되어 개발자가 자신의 인프라에서 실행, 검사 및 사용자 정의할 수 있습니다.

21B 매개변수와 효율적인 전문가 혼합 아키텍처를 통해 일반 코딩 및 추론 벤치마크에서 o3‑mini와 같은 독점 추론 모델과 비교할 수 있는 성능을 제공하는 동시에 소비자 GPU에 적합합니다.

STEM, 코딩 및 일반 지식에 최적화된 gpt-oss-20b는 클라우드 종속성 없이 강력한 추론이 필요한 로컬 IDE 보조자, 온-디바이스 에이전트 및 지연 시간이 짧은 도구에 특히 적합합니다.

gpt-oss 소개 이미지 | 오픈AI

주요 기능:

• 개방형 라이센스: 상업적으로 자유롭게 사용, 수정 및 자체 호스팅할 수 있습니다.
• 강력한 코딩 및 도구 사용: 함수 호출, Python/도구 실행 및 에이전트 워크플로를 지원합니다.
• 효율적인 MoE 아키텍처: 빠른 추론을 위해 토큰당 최대 3.6B만 활성화된 총 21B 매개변수.
• 장기 맥락 추론: 대규모 코드베이스 및 문서에 대해 최대 128,000개의 토큰을 기본적으로 지원합니다.
• 완전한 사고방식 및 구조화된 출력: 강력한 통합을 위해 검사 가능한 추론 추적과 스키마 정렬 JSON을 내보냅니다.

# 2. Qwen3-VL-32B-지시

Qwen3-VL-32B-지시 시각적 이해도 필요한 코딩 관련 워크플로를 위한 최고의 오픈 소스 모델 중 하나이므로 스크린샷, UI 흐름, 다이어그램 또는 이미지에 포함된 코드로 작업하는 개발자에게 특히 유용합니다.

32B 다중 모드 백본을 기반으로 구축된 이 제품은 강력한 추론, 명확한 지침 따르기, 실제 엔지니어링 환경에서 발견되는 시각적 콘텐츠를 해석하는 능력을 결합합니다. 따라서 스크린샷에서 디버깅, 아키텍처 다이어그램 읽기, 이미지에서 코드 추출, 시각적 컨텍스트를 통한 단계별 프로그래밍 도움말 제공과 같은 작업에 유용합니다.

Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct의 이미지

주요 기능:

• 시각적 코드 이해: 이미지나 스크린샷에서 직접 UI, 코드 조각, 로그, 오류를 이해합니다.
• 다이어그램 및 UI 이해: 엔지니어링 분석을 위한 아키텍처 다이어그램, 순서도 및 인터페이스 레이아웃을 해석합니다.
• 프로그래밍 작업에 대한 강력한 추론: 자세한 설명, 디버깅, 리팩토링, 알고리즘적 사고를 지원합니다.
• 개발자 워크플로에 맞게 조정된 지침: 다중 턴 코딩 논의 및 단계별 지침을 처리합니다.
• 개방적이고 접근 가능: 자체 호스팅, 미세 조정 및 개발자 도구 통합을 위해 Hugging Face에서 완전히 사용할 수 있습니다.

# 3. Apriel-1.5-15b-사상가

Apriel‑1.5‑15B‑Thinker ServiceNow‑AI의 개방형 추론 중심 코딩 모델로, 투명한 “생각 후 코딩” 동작을 통해 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업을 처리하기 위해 특별히 제작되었습니다.

15B 매개변수에서는 IDE, 자율 코드 에이전트, CI/CD 도우미 등 실용적인 개발 워크플로에 맞춰 기존 코드를 읽고 추론하고, 변경 사항을 제안하고, 해당 결정을 자세히 설명할 수 있도록 설계되었습니다.

교육에서는 단계적 문제 해결 및 코드 견고성을 강조하므로 자연어 사양의 새로운 기능 구현, 여러 파일에서 미묘한 버그 추적, 엔터프라이즈 코드 표준에 맞는 테스트 및 문서 생성과 같은 작업에 특히 유용합니다.

인공 분석 스크린샷

주요 기능:

• 추론 우선 코딩 워크플로: 코드를 내보내기 전에 명시적으로 “소리내어 생각”하여 복잡한 프로그래밍 작업의 안정성을 향상합니다.
• 강력한 다국어 코드 생성: 관용어와 스타일에 주의하면서 주요 언어(Python, JavaScript/TypeScript, Java 등)로 코드를 작성하고 편집합니다.
• 깊은 코드베이스 이해: 더 큰 조각을 읽고, 함수/파일 전체에서 논리를 추적하고, 대상 수정 사항이나 리팩터링을 제안할 수 있습니다.
• 내장된 디버깅 및 테스트 생성: 버그를 찾고, 최소한의 패치를 제안하고, 회귀를 방지하기 위한 단위/통합 테스트를 생성하는 데 도움이 됩니다.
• 개방형 및 자체 호스팅 가능: 안전한 기업 개발 환경에 적합한 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 배포를 위해 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다.

# 4. 시드-OSS-36B-지시

Seed‑OSS‑36B‑Instruct ByteDance‑Seed의 대표적인 개방형 언어 모델로, 생산 규모의 고성능 코딩 및 복잡한 추론을 위해 설계되었습니다.

강력한 36B 매개변수 변환기 아키텍처를 통해 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 강력한 성능을 제공하고, 긴 저장소에 대한 컨텍스트를 유지하면서 수십 개의 프로그래밍 언어에 걸쳐 코드를 생성, 설명 및 디버깅합니다.

이 모델은 개발자 의도를 이해하고, 다중 회전 코딩 작업을 따르고, 최소한의 사후 편집으로 구조화되고 실행 가능한 코드를 생성하도록 지침이 미세 조정되어 IDE 부조종사, 자동화된 코드 검토 및 에이전트 프로그래밍 워크플로에 이상적입니다.

인공 분석 스크린샷

주요 기능:

• 코딩 벤치마크: SciCode, MBPP 및 LiveCodeBench에서 코드 생성 정확도에 있어 더 큰 모델과 일치하거나 이를 능가하는 경쟁력을 갖고 있습니다.
• 광범위한 언어: Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++, Rust, Go 및 인기 라이브러리를 유창하게 처리하여 각 생태계의 관용적 패턴에 적응합니다.
• 저장소 수준 컨텍스트 처리: 여러 파일과 긴 코드베이스에 걸쳐 프로세스와 이유를 제공하여 버그 분류, 리팩터링, 기능 구현과 같은 작업을 가능하게 합니다.
• 효율적인 자체 호스팅 추론: Apache 2.0 라이선스를 사용하면 지연 시간이 짧은 개발자 도구에 최적화된 서비스를 제공하여 내부 인프라에 배포할 수 있습니다.
• 구조화된 추론 및 도구 사용: 안정적이고 검증 가능한 코드 생성을 위해 사고 사슬 추적을 내보내고 외부 도구(예: 린터, 컴파일러)와 통합할 수 있습니다.

# 5. Qwen3-30B-A3B-지시-2507

Qwen3‑30B‑A3B‑Instruct‑2507 2025년 7월에 출시된 Qwen3 제품군의 MoE(Mixture-of-Experts) 추론 모델로, 지침 따르기 및 복잡한 소프트웨어 개발 작업에 특별히 최적화되었습니다.

총 300억 개의 매개변수를 사용하지만 토큰당 활성 매개변수는 30억 개에 불과하므로 실용적인 추론 효율성을 유지하면서 훨씬 더 큰 밀도의 모델에 경쟁력 있는 코딩 성능을 제공합니다.

이 모델은 다단계 코드 추론, 다중 파일 프로그램 분석, 도구로 강화된 개발 워크플로우에서 탁월합니다. 명령 조정을 통해 투명한 단계별 추론이 중요한 IDE 확장, 자율 코딩 에이전트 및 CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있습니다.

Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507의 이미지

주요 기능:

• 강력한 추론을 통한 MoE 효율성: 총 300억 개 / 토큰당 30억 개의 활성 매개변수 아키텍처는 실시간 코딩 지원을 위한 최적의 컴퓨팅 성능 비율을 제공합니다.
• 기본 도구 및 함수 호출: 코딩 워크플로에서 도구, API 및 기능을 실행하기 위한 지원이 내장되어 에이전트 개발 패턴을 활성화합니다.
• 32K 토큰 컨텍스트 창: 포괄적인 코드 분석을 위해 대규모 코드베이스, 여러 소스 파일 및 세부 사양을 단일 패스로 처리합니다.
• 오픈 웨이트: Apache 2.0 라이센스를 사용하면 공급업체에 종속되지 않고 자체 호스팅, 사용자 정의 및 엔터프라이즈 통합이 가능합니다.
• 최고의 성능: HumanEval, MBPP, LiveCodeBench 및 CruxEval에 대한 경쟁 점수로 강력한 코드 생성 및 추론 기능 입증

# 요약

아래 표는 최고의 로컬 AI 코딩 모델을 간결하게 비교하고, 각 모델이 가장 적합한 모델과 개발자가 이를 선택할 수 있는 이유를 요약합니다.

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.