AETHERION
찾고, 실행하고, 그려 내는
한국어 AI
오픈 모델을 직접 운영해 하나의 플랫폼으로 묶었어요. 출처 달린 검색, 격리된 가상 컴퓨터에서의 실제 코드 실행, 이미지 생성까지. 기반 모델은 Google Gemma 4 26B-A4B예요.
최근 소식
전체 보기 →하나의 에이전트, 여섯 가지 제품 영역
모두 같은 서버에서 실제로 돌아가는 기능이에요. 상태 표시는 지금 기준이에요.
에이전트 채팅
웹검색·뉴스·시세 등 10가지 도구를 스스로 골라 쓰고 출처를 달아요. 어떤 답이든 다시 만들거나 새 대화로 분기할 수 있어요.
서비스 중가상 컴퓨터
에이전트 전용 리눅스 컨테이너에서 파이썬·노드 코드를 실제로 실행해요. 메모리 768MB, 네트워크 기본 차단.
미리보기이미지 생성
Black Forest Labs의 FLUX 3 Image Klein(오픈 가중치, Q4_K)을 CPU에서 돌려요. 512px 한 장에 약 2분 반, 진행률을 실시간으로 보여줘요.
미리보기딥 리서치
검색 계획부터 여러 페이지 읽기, 인용 보고서까지 로컬 모델 하나로 끝까지 해요.
실험 기능모델 전환
Gemma 4 26B(기본), Kanana 1.5 15.7B(4bit), Gemma 4 12B, Kanana 2 3B 중 하나를 골라 써요. 메모리를 지키려고 한 번에 하나만 올려요.
서비스 중코드 미리보기 · 파일
만든 HTML은 옆 창에서 바로 실행하고, PDF·CSV는 읽어서 답하고 차트로 그려요.
서비스 중모델과 플랫폼
직접 학습한 모델이 아니에요. 공개 가중치 모델을 4비트 안팎으로 양자화해 우리 서버(CPU 8코어, RAM 15GB, GPU 없음)에서 돌리고, 그 위에 에이전트·도구·리서치 기능을 얹었어요. 채팅에서는 High · Medium · Low 세 가지 모드로 고르고, 모드마다 다른 모델이 돌아가요. 모드별 사양 보기
AETHERION 모델 라인업
생성 속도는 2026.10.24 같은 서버에서 llama.cpp로 직접 잰 값이에요 (짧은 한국어 답변 기준).
| Low · Kanana 1.5 15.7B-A3B | Kakao · MoE(활성 약 3B) · IQ4_XS 4.25bit · 8.7GB · 초당 약 19 토큰 · 텍스트 전용 · Kanana License |
| High(기본) · Gemma 4 26B-A4B | Google · MoE(활성 약 4B) · UD-IQ3_S 3.44bit · 11.3GB · 초당 약 11 토큰 · 이미지 이해·생각 모드 · Apache 2.0. 4비트(약 17GB)는 RAM에 안 들어가서 3비트를 써요. |
| Medium · gpt-oss-20b | OpenAI · MoE(전체 21B, 활성 약 3.6B) · MXFP4 · 12.1GB · 초당 약 9 토큰 · 텍스트 전용 · Apache 2.0 |
| Gemma 4 12B (API 전용) | Google · Dense · Q4_K_M · 7.1GB · 초당 약 5 토큰 · 이미지 이해 · Apache 2.0 |
| Kanana 2 3B | Kakao · Q4_K_M · 2.2GB · 가볍고 빠름 · Kanana License |
| 이미지 | Black Forest Labs FLUX 3 Image Klein 5.6B (Q4_K) · stable-diffusion.cpp · 512px 약 2분20초 · FLUX Kommunity License |
| 문맥 길이 | 8,192 토큰 (서비스 설정) |
에이전트 도구
모델이 필요할 때 스스로 골라 쓰고, 과정은 화면에 그대로 보여줘요.
플레이그라운드 기능
질문에서 결과물까지, 한 화면에서
생각하고, 도구를 쓰고, 근거를 붙이는 모든 단계가 스트리밍으로 보여요.
출처 있는 검색
최신 정보는 웹·뉴스에서 직접 찾아 [1], [2] 출처를 붙여 답해요.
이미지 이해
사진, 스크린샷, 표를 올리면 내용을 읽고 설명해요. 붙여넣기·드래그도 돼요.
딥 리서치
검색어를 스스로 세우고 여러 페이지를 읽은 뒤 출처가 달린 보고서를 써요.
바로 실행되는 코드
만든 HTML·SVG·QR은 옆 창 샌드박스에서 즉시 미리보기로 열려요.
어디로 가고 있나요
계획은 바뀔 수 있어요. 끝난 것만 "지금"에 적어요.
에이전트가 직접 실행
- 가상 컴퓨터 (Docker 격리)
- 이미지 생성
- 대화 분기 · 포크
- 예비 서버 자동 전환 · 경로별 상태 표시
- 새 주소 aetherion.o-r.kr
더 오래, 더 많이
- 가상 컴퓨터 작업 결과를 파일로 내려받기
- 긴 작업 백그라운드 실행
- 이미지 편집(부분 다시 그리기) 검토
더 빠른 하드웨어
- GPU 서버에서 더 큰 해상도 이미지 생성
- 음성 대화
- 팀 공유 작업공간
연구 영역과 노트
작은 팀이 실제로 만들어 보고 기록한 것들이에요. 외부 평가나 논문이 아니라 실험 기록이에요.
CPU 한 대로 26B MoE 비전 에이전트 돌리기
3비트 양자화 Gemma 4와 비전 인코더를 16GB RAM에 올리고, 도구 호출·생각하기를 스트리밍으로 묶은 기록.
● 서비스 중딥 리서치 파이프라인
질의 계획 → 다중 검색 → 본문 읽기 → 인용 보고서. 로컬 모델 하나로 끝까지 수행해요.
● 실험 기능16GB에서 LLM과 이미지 모델 번갈아 돌리기
그림을 그릴 때 언어 모델을 내리고, 끝나면 다시 올려요. 512px·2단계 기준 전체 약 27초(실측).
● 서비스 중삼진 가중치 · WebGPU 실험 (종료)
브라우저에서 작은 모델을 돌려 본 초기 실험이에요. v4에서 정리했고, 기록은 GitHub 히스토리에 남아 있어요.
● 종료
AETHERION은
공개된 좋은 모델을 누구나 실제로 쓸 수 있는 한국어 도구로 만드는 독립 프로젝트예요. 투자나 고객사를 자랑하기보다, 직접 돌려 본 숫자만 적어요.
지금은 채용하지 않아요
대신 아래 분야의 오픈소스 기여는 언제나 환영해요. 버그 제보나 아이디어는 GitHub로 보내 주세요.
자주 묻는 질문
AETHERION 모델은 직접 학습한 건가요?
아니요. 기본은 Google의 오픈 모델 Gemma 4 26B-A4B(Apache 2.0), 선택으로 Kakao Kanana 1.5와 Gemma 4 12B를 그대로 쓰고, 양자화·서버·에이전트 도구·리서치 기능을 저희가 만들었어요.
누구나 쓸 수 있나요?
지금은 접속 키가 있는 사람만 쓰는 비공개 미리보기예요. 플레이그라운드 설정에 키를 넣으면 돼요.
대화 내용은 어디에 저장되나요?
내 브라우저에만 남아요. 서버는 답을 만드는 동안만 내용을 다뤄요. 올린 이미지도 저장하지 않아요.
왜 이렇게 느릴 때가 있나요?
GPU 없는 서버 한 대에서 한 번에 한 요청씩 처리해요. 초당 10 토큰 안팎이고, 딥 리서치는 여러 페이지를 읽느라 1–3분 걸릴 수 있어요.
서버가 꺼져 있으면요?
모델 서버는 꺼지면 자동으로 다시 켜져요(보통 1~2분). 서버 상태 페이지에서 지금 상태를 확인할 수 있어요.