아스트라부터 딥식까지, 워커용 저가 모델 실사용 비교전

16일 아침 7시 49분, 에르메스단에서는 워커·서브에이전트(Sub-agent, 메인 에이전트가 하위 작업을 맡기는 보조 에이전트)용으로 어떤 저가 모델을 쓸지를 놓고 실사용 후기가 오갔다. 한 참여자가 아스트라(Astra)에서 그록(Grok)으로 바꾼 뒤의 체감을 전했다.

와…아스트라로 일하다가 그록으로 일하니까 확실해 늦네요

오전을 넘기며 비교는 계속됐다. 오후 1시 4분에는 다른 참여자가 SWE 계열과 딥식(DeepSeek)을 비교하며 확신에 찬 평가를 내놓았다.

성능은 확실하게 말씀드릴수잇슴. swe 보단 딥식임

로컬 환경에서 직접 모델을 돌리고 있는 것으로 보이는 참여자에게는 GLM-5.3-flash 같은 모델을 로컬로 물려서 써보라는 제안도 나왔다. 오후 4시 4분에는 오픈코덱스(OpenCodex) 환경에서 데빈(Devin)이나 SWE2를 연결하는 방법을 묻는 질문이 나왔다.

opencodex에서 devin swe2 쓸방법 없을까요

저가 모델을 다루는 방식도 참여자마다 달랐다. 일부는 이미 나와 있는 상용 모델들 사이에서 체감 속도를 비교했고, 일부는 로컬에 직접 모델을 얹어 돌리는 방향을 택했다. 이런 차이는 비용을 낮추는 방법이 하나로 수렴하지 않고, 각자의 작업 환경과 예산에 맞춰 저마다 다른 조합을 실험하고 있다는 뜻으로 읽힌다. 오픈코덱스처럼 특정 하네스에 다른 모델을 끼워 넣으려는 시도가 반복된다는 것은, 새로 나온 모델을 검증된 도구 위에서 안전하게 써보려는 신중한 태도로도 해석할 수 있다.

같은 모델을 두고도 참여자마다 정반대에 가까운 체감을 전했다는 사실은, 저가 모델 선택이 아직 객관적인 벤치마크보다 개인의 사용 경험담에 크게 의존하고 있다는 방증이기도 하다.

이 화두에는 393건의 메시지에 57명이 참여해, 이날 두 번째로 큰 화두가 됐다. 하루 사이 아스트라·그록·딥식·SWE·GLM-5.3-flash까지 다섯 개 안팎의 모델명이 오간 것은, 메인 대화 모델 하나를 고정해두고 워커·서브에이전트용 모델은 그때그때 저렴하고 빠른 쪽으로 갈아타는 사용 패턴이 이 방에 자리 잡았음을 시사한다. 같은 작업에 대해 상반된 체감 속도·성능 평가가 참여자마다 갈린 점도 눈에 띄는데, 이는 작업 종류나 개인 워크플로에 따라 체감 성능차가 크게 벌어질 수 있다는 뜻으로 읽힌다. 오픈코덱스에 데빈이나 SWE2를 연결하는 방법을 묻는 질문이 반복됐다는 것은, 이미 검증된 코딩 하네스나 모델을 저가 서브에이전트 조합에 편입시키려는 수요가 아직 완전히 충족되지 않았다는 뜻으로 보인다.