AirLLM vs 딥소스

AirLLM 장단점

• 매우 적은 GPU 메모리로 대형 언어 모델 실행 가능
• 다양한 최신 오픈소스 모델 계열 지원
• Transformers와 유사한 간단한 Python 사용 방식
• Apache License 2.0 기반의 공개 소스

• 레이어를 저장 장치에서 읽어 실행하므로 추론 속도가 느릴 수 있음
• 모델 변환과 캐시 생성에 상당한 디스크 공간이 필요할 수 있음
• CUDA, PyTorch, Transformers 등 환경 의존성이 존재함

딥소스 장단점

• 설정 과정이 매우 간편하여 GitHub 등 VCS와 연동하는 데 5분 내외면 충분하며, 직관적인 UI를 통해 프로젝트의 보안 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 특히 AI가 단순히 문제를 지적하는 데 그치지 않고 실제 수정 코드를 생성해 PR을 만들어주는 'Autofix' 기능이 개발자의 반복 업무를 크게 줄여준다는 평가를 받습니다. 오탐(False Positive) 비율이 5% 미만으로 낮아 분석 결과에 대한 신뢰도가 높으며, 정적 분석과 AI를 결합한 하이브리드 방식으로 보안 진단의 정확성을 높였습니다.

• 무료 플랜에서는 자동화된 분석 기능이 제한적이라 개인이나 소규모 프로젝트에서 충분한 효용을 느끼기 어려울 수 있습니다. 대규모 모노레포(Monorepo) 구조의 프로젝트에서는 분석 설정이나 구동 방식이 다소 까다롭다는 사용자 피드백이 존재합니다. 또한 정적 분석의 규칙을 세밀하게 커스터마이징하거나 예외 처리를 관리하는 유연성이 SonarQube와 같은 엔터프라이즈 도구에 비해 부족하게 느껴질 수 있으며, 특정 IDE와의 연동성이나 한국어 지원이 미비한 점도 한계로 꼽힙니다.

AirLLM 주요 기능

• 레이어 단위 모델 스트리밍으로 GPU 메모리 사용량 절감
• 단일 4GB GPU에서 70B급 모델 추론 지원
• Hugging Face 모델 ID 기반 AutoModel 인터페이스
• 4비트·8비트 블록 단위 모델 압축
• CPU 추론 및 Apple Silicon macOS 지원
• Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral 등 다양한 모델 계열 지원

딥소스 주요 기능

• Autofix™ AI — LLM이 주변 컨텍스트를 분석해 거의 모든 이슈를 자동 수정하는 PR 생성
• Autofix™ Autopilot — 보안 이슈 탐지 시 자율적으로 PR을 생성하는 에이전트
• CVE 우선순위 지정 에이전트 — 코드 내 실제 사용·노출 기반으로 취약점 우선순위 자동 조정
• False Positive Triage 에이전트 — 오탐 자동 식별·억제로 노이즈 감소
• Vanta SCA 통합 — 취약한 오픈소스 의존성을 Vanta 대시보드에 자동 노출
• OIDC 지원 — GitHub Actions와 DSN 없이 테스트 커버리지 리포팅