<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>OpenModel on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/openmodel/</link><description>Recent content in OpenModel on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 11 Jun 2026 11:23:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/openmodel/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>DiffusionGemma 공개 — 구글이 띄운 26B '텍스트 디퓨전' 모델, 토큰을 한 줄씩이 아니라 한 판으로 찍어낸다</title><link>https://techllm.github.io/posts/google-diffusiongemma-26b-moe-text-diffusion/</link><pubDate>Thu, 11 Jun 2026 11:23:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/google-diffusiongemma-26b-moe-text-diffusion/</guid><description>구글 딥마인드가 공개한 DiffusionGemma는 Gemma 4 백본 위에 텍스트 디퓨전 디코딩을 얹은 실험적 오픈 모델이다. H100에서 초당 1,000토큰을 넘기고, 라이선스는 Apache 2.0. 어디서 빨라지고 어디서 품질을 내주는지 정리한다.</description></item><item><title>Gemma 4: 구글이 말하는 ‘파라미터 대비 성능’의 새 기준</title><link>https://techllm.github.io/posts/google-gemma-4-open-models/</link><pubDate>Sat, 02 May 2026 14:10:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/google-gemma-4-open-models/</guid><description>Google Gemma 4 발표를 바탕으로, 오픈 모델이 에이전틱 워크플로우와 온디바이스 AI 개발에서 어떤 의미를 갖는지 정리한다.</description></item></channel></rss>