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OpenClaw 로컬 LLM 사용기 - 맥미니 M4 Pro 48GB

smok95 — Thu, 26 Feb 2026 08:27:31 +0900

TL;DR: M4 Pro 48GB는 로컬 LLM 돌리기에 조금은 무리가 있으며, OpenClaw 같은 에이전트 플랫폼과 연동해서 실사용 수준의 AI 어시스턴트로 쓰기엔 매우 어려워 보입니다.

시작 배경

오픈클로를 기존에 GitHub Copilot(GPT-4o) 또는 Google Gemini를 사용했는데, 구글 계정 영구정지 이슈로 그러면 로컬LLM을 돌려보면 어떨까하는 궁금증에 사용해봤습니다.
사실 아예 로컬LLM를 돌려볼 생각은 없었는데 퍼플렉시티를 제외한 제미나이, 챗GPT들이 계속 무리가 없다고하고 이렇다할 사용기가 없어서 사용해봤습니다.

테스트 환경

칩	Apple M4 Pro
CPU	12코어 (8 성능 + 4 효율)
메모리	48GB 통합 메모리 (Unified Memory)
OS	macOS Sequoia
LLM 런타임	Ollama
에이전트 플랫폼	OpenClaw 2026.2.x
인터페이스	텔레그램 봇

Ollama 설정은 아래와 같이 최적화해뒀다:

OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1      <!-- Flash Attention 활성화 -->
OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0     <!-- KV 캐시 양자화로 메모리 절약 -->
OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1          <!-- 모델 영구 메모리 상주 -->

시도한 모델들

1. qwen2.5-coder:32b (19GB)

첫 번째 시도.

설치 크기: 19GB
메모리 사용: 로드 후 약 20~22GB 점유

문제: 컨텍스트 prefill이 치명적으로 느리다고 클로드가 그러네요

수 분을 기다려도 묵묵부답. 이후에도 오락가락 대답이 없거나 너무 늦게 답변이 왔어요.
원인을 클로드에게 확인해보니 파보니 세션 파일에 쌓인 대화 이력이 문제였답니다.

OpenClaw는 대화 이력을 .jsonl 파일로 관리하는데, 이 파일이 1.5MB(약 34,000 토큰)까지 불어나 있었다. 32B 모델로 34K 토큰을 prefill하면...

실측: 약 485초 (8분 이상)

클로드 왈, 이건 단순히 "느린" 수준이 아니다. 텔레그램 봇에서 메시지를 보내면 8분 후에 답이 오는 건데, 실사용이 불가능하다. 수식으로 이해하면 간단하다 — LLM의 prefill 연산은 컨텍스트 길이에 대해 O(n²)에 가깝게 증가한다.

시도한 해결책:

세션 파일 초기화 (1.5MB → 0바이트) → 첫 번째 질문은 빠름, 이력 쌓이면 또 느려짐

결론: ❌ 탈락

2. qwen2.5-coder:14b-instruct-q8_0 (15GB)

32B가 느려 14B로 내렸습니다. Q8_0 양자화로 품질은 유지하면서 크기를 줄인 버전.

설치 크기: 15GB
속도: 32B 대비 체감상 2~3배 빠름

문제: Tool Calling(도구 호출)을 안 한다

클로드 왈,
이게 치명적이었다. OpenClaw 에이전트는 web_search, read_file 등의 도구를 모델이 스스로 판단해서 호출해야 한다. 그런데 qwen2.5-coder 모델은 코딩 특화 모델이라 그런지, 도구를 써야 할 상황에서도 그냥 텍스트로만 답하려 했다.

텔레그램에서 "뭘 할 수 있어?"라고 물으면 검색 한 번 안 하고 자기가 아는 대로만 답했다. SOUL.md 지침 파일에 "무조건 web_search를 써라"고 명시해도 소용없었다.

근본 원인: 코딩 특화 파인튜닝 과정에서 general tool calling 능력이 약화된 것으로 추정.

결론: ❌ 탈락

3. phi4:latest (9.1GB)

Microsoft의 phi4. 작은 크기 대비 추론 능력이 좋다는 평가가 있어 시도.

설치 크기: 9.1GB
속도: 빠름

문제: Ollama에서 Tools 자체를 미지원

Ollama API error 400: phi4:latest does not support tools

클로드 왈,
모델 로드까지는 되는데, OpenClaw가 tool schema를 전달하는 순간 400 에러. Ollama의 phi4 구현체가 function calling / tool use 기능 자체를 지원하지 않는다.
아무리 좋은 모델이어도 도구를 못 쓰면 에이전트로선 의미 없다.

결론: ❌ 탈락

4. qwen2.5:14b (9.0GB)

코더 버전이 문제라면 일반 버전은? qwen2.5의 베이스 모델. Tools 지원은 되는 것으로 알려져 있다.

설치 크기: 9.0GB
Tools 지원: ✅ (Ollama 공식 지원)

결과: 도구 호출 작동을 하긴 하지만 성공률이 매우 매우 낮음.

결론: ⚠️ 작동은 하지만 품질 부족

총정리

qwen2.5-coder:32b	19GB	❌ 매우 느림	✅	❌
---	---	---	---	---
qwen2.5-coder:14b-instruct-q8_0	15GB	보통	❌ (안 씀)	❌
phi4:latest	9.1GB	✅ 빠름	❌ (미지원)	❌
qwen2.5:14b	9.0GB	✅ 빠름	✅	❌

맥미니 M4 Pro 48GB에서 로컬 LLM — 평가

하드웨어 자체는 충분하다기보다는 버티긴 한다? 정도

48GB 통합 메모리 덕분에 32B 모델도 메모리 부족 없이 올라가고 M4 Pro의 메모리 대역폭(~273 GB/s)은 같은 크기의 NVIDIA GPU보다 LLM 추론에 효율적이다. 순수 하드웨어 스펙으로만 보면 "로컬 LLM용 머신"으로 훌륭한 선택이다. 라고 클로드가 그러는데
실제로는 기기를 만져보면 발열이 꽤 났습니다.
발열의 경우 이전에도 2-3년 주기로 인텔 맥미니, M1맥미니, 인텔NUC, 데스크미니 등 미니PC들을 항상 24시간 켜두고 사용했고
더 심하게 발열이 나도 아무런 문제가 없었기 때문에 약간은 거슬리긴 했지만 뭐 크게는 신경이 안쓰였습니다.
다만 소음이 계속 발생을 했는데요, 평소에는 아무런 소리가 안들렸기 때문에 더욱 그럴 수 있겠고
소음은 주관적인 부분이라서 사람에 따라서 다르게 느낄 수 있지만 제 기준으로는 무언가에 집중하면 못느끼지만 그렇지 않다면 약간 거슬린다? 정도였습니다.

클로드 왈. 하지만 에이전트 실사용에선 한계가 분명하다

문제는 하드웨어가 아니라 현재 오픈소스 LLM 생태계의 성숙도다.

속도: 32B 모델은 긴 컨텍스트에서 실용적이지 않다. 대화가 쌓일수록 기하급수적으로 느려진다.
Tool Calling 신뢰성: 에이전트 플랫폼의 핵심은 모델이 적시에 도구를 호출하는 것인데, 오픈소스 모델들은 아직 GPT-4o 수준의 일관성이 없다.
한국어 + 복합 지시 따르기: 영어 벤치마크는 좋아도 실제 한국어 대화에서 뉘앙스, 맥락 이해, 복합 지시 수행 능력은 GPT-4o와 체감 차이가 크다.
Ollama 생태계의 미지원 기능: phi4처럼 원래 모델은 tool calling을 지원해도 Ollama 구현체가 지원 안 하는 경우가 있다. 이건 모델 문제가 아니라 런타임 문제다.

결론

오픈클로로 무언가 대단한 작업을 하는 수준도 아니고 그냥 찍먹해보는 정도?로 사용중에 로컬LLM이 맥미니M4프로 48G에서 실사용이 가능한지 궁금해서
사용해봤으나,
gpt5-mini, gpt4o 사용시에도 제대로 일을 못해서 답답했었는데 로컬llm은 그 보다도 너무 능력이 떨어지고
기기 자체의 발열과 소음으로 인해 실사용을 하기에는 매우 어렵다고 결론을 내렸습니다.

코딩 에이전트 부작용

smok95 — Sun, 22 Feb 2026 14:37:14 +0900

요즘 코딩 에이전트로 인한 부작용을 많이 느끼고 있습니다. 아주 간단한 작업조차 하려 하지 않습니다.
생각하는 것조차 귀찮고 시키는 것마저도 귀찮아질 때가 있습니다. 또한 내가 시킨 것 그 자체를 까먹을 때도 자주 있습니다.

회사에서는 여전히 직접 코딩을 해야 하는 상황이지만 코딩을 하면서도 내가 왜 이런 짓을 하고 있을까?라는 의문이 생기고 집중도 잘 되지 않습니다.
이것이 저에게 아주 중요한 주 수입원임에도 불구하고 말입니다.

AI와 대화 시에도 아주 개떡같이 물어보면서도 찰떡같이 대답하기를 원합니다. 그리고 실제 대답이 엉망이면 알 수 없는 화가 올라옵니다.

아마도 너무도 빠르게 변하는 환경에 맞춰 쫓아가야 한다는 압박감에 저도 모르게 스트레스가 쌓인 것 같습니다

걱정을 내려놓고 잠시 숨 고르기를 해야 할 시간인 것 같습니다.

개발자의 미래는?

smok95 — Sun, 15 Feb 2026 08:22:05 +0900

결론부터 말하면 전혀 모르겠어요

저는 개발자라는 직업으로 살아온 지 20년 정도가 되었어요

20대에는 무언가 세상을 바꿀 수 있는 유명한 개발자를 꿈꾸기도 했어요

조금씩 시간은 흐르고 그저 평범한 너무나 평범한 개발자라는 걸 깨달았어요

가정을 가진 후 목표는 딱 하나에요

아이가 성인이 되고 세상에 첫 발을 뗄 때까지는 풍족하지는 않더라도 부족함은 느끼지 않도록

안정적인 가정을 유지하는거에요

gpt가 세상에 처음 나올 당시에도 공포감이 컸어요

그리고 26년 현재에는 실제로 사라지는 직업들이 나타나고

어제가 다르고 오늘이 또 달라요

회사는 다행인 건지 모르겠지만 보수적인 분야라서 인터넷 자체가 차단된 환경이에요

현재는 일종의 AI로부터 보호막이 적용된 상황이죠

이게 언제까지일지는 알 수 없지만 확실한 건 반드시 AI는 들어온다는 것

회사에서는 코딩을 하지만 이미 집에서는 코딩을 단 한 줄도 하지 않아요

AI가 만들어낸 코드를 보면 좌절감을 느끼고 내가 코드를 수정해야 할 상황에서는

코드를 더럽히는 느낌이 들어요

그래서 정말 단순한 것까지 AI에게 모두 시키는 상황이에요

아무튼 회사에서는 삐뚤빼뚤 느릿느릿하게 손글씨를 쓰다가 퇴근하면 프린트로 마구마구 출력하는 기분이에요

가끔은 내가 뭘 출력했는지조차 잊고 있을 때가 있어요

회사에서 코딩을 하고 있으면 답답할 때가 많아요 이거 그냥 AI한테 시키면 금방 끝나는데

왜 내가 이러고 있나 하면서 말이죠

미래에도 개발자라는 이름으로 직업이 존재한다면 현재와는 역할이 다를 거예요

그러면 나도 그 역할에 맞춰서 살아남을 수 있는지는 모르겠어요

커다란 변환가 다가오는 것을 알지만

대응을 어떻게 해야 할지는 모르겠어요

그냥 언제 올지 모를 집행일을 기다리는 사형수의 마음일지도 모르겠어요

애드몹(AdMob) 앱 광고 수익공개(24년 4분기)

smok95 — Tue, 31 Dec 2024 21:47:50 +0900

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안녕하세요! 24년 4분기 애드몹 수익 공개합니다.

수익

24년 4분기 수익은 351달러입니다.
지난 분기 436달러 대비 ▼20% 감소했습니다.

현재까지 총 누적 수익은 약 7,902달러입니다.

노출

노출은 총 17.8만
지난 분기 20.2만 대비 ▼12% 감소했습니다.

클릭

클릭은 총 3,020회
지난 분기 3,290회 대비 ▼8% 감했습니다.

활성 사용자

활성 사용자는 약 9,902명
지난 분기 10,707명 대비 약 ▼8% 감소했습니다.

안녕하세요,

미치광이로 인해 하루하루가 어지럽습니다.

가슴 아픈 사고까지 이어져 온 정신으로 지내기 어려운 시기인 것 같습니다

개인적으로는 별다른 소득 없이 그냥 바쁘기만 한 시간을 계속 보내고 있습니다.

지난 글 이후 앱개발 및 어떤 유지보수도 없었습니다.

조금 있으면 새해가 오는데요

개인적으로는 새해에는 정말 그냥 아무일없이 나쁜 일만 생기지 않았으면 좋겠고요

이 글을 보시는 분들은 큰 수익을 얻는 한 해가 되시길

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smok95 — Mon, 7 Oct 2024 14:19:39 +0900

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smok95.tistory.com

안녕하세요! 24년 3분기 애드몹 수익 공개합니다.

예상수입

노출수

클릭수

수익

24년 3분기 수익은 436달러입니다.
지난 분기 537달러 대비 ▼19% 감소했습니다.

현재까지 총 누적 수익은 약 7,551달러입니다.

노출

노출은 총 20.2만
지난 분기 20.9만 대비 ▼4% 감소했습니다.

클릭

클릭은 총 3,290회
지난 분기 3,090회 대비 ▲6% 증가했습니다.

활성 사용자

활성 사용자는 약 10,707명
지난 분기 10,890명 대비 약 ▼2% 감소했습니다.

지난 글 올리고 한 달 정도 지났네요

그동안 별다른 앱개발은 없었습니다.

이번 여름은 참 길었는데 어느새 새벽 공기가 차가워졌네요

날씨 탓인지 기분도 한없이 처지는데

수익도 훅 떨어졌네요

수익공개글을 올린 지도 4년이 넘었네요

대략 연평균 1900달러 정도, 월평균으로는 약 160달러 정도네요

세금까지 계산하면 실제 수익은 아마 더 낮아질 거예요

앱자체가 다른 앱들과 특별한 차별점이 크게 없고

개발기간도 몇 개월 안 되기 때문에 어떻게 보면 괜찮은 수익인 것 같다고 생각이 들면서도

유지보수에 신경 쓴 기간을 또 생각해 보면 그렇지 않다고 느껴지네요

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