AirLLM vs 제로패스

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

제로패스 장단점

• 전통적인 보안 도구 대비 75% 이상 낮은 오탐률
• 전문가 수준의 비즈니스 로직 및 컨텍스트 분석 능력
• 기존 GitHub, GitLab 등 CI/CD 도구와의 원활한 통합
• 실제 수정 코드를 제안하여 보안 검토 시간 대폭 단축

• 신생 서비스로서 기존의 대형 보안 솔루션 대비 좁은 사용자 커뮤니티
• 비표준 레포지토리 구조를 가진 환경에서의 일부 초기 튜닝 필요성
• 대규모 팀이나 다수의 저장소 운영 시 발생하는 구독 비용 부담

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

제로패스 주요 기능

• SAST·SCA·시크릿·IaC 통합 단일 추론 엔진(SAST V2)
• 빌드 스크립트 없는 제로 설정 스캔
• 악용 가능성을 검증한 후 실제 작동 패치 자동 생성
• 비즈니스 로직 취약점·인증 우회 등 고급 취약점 탐지
• Slack·MCP·Claude Code 등 기존 도구 내 네이티브 작동