화면, 카메라, 마이크를 녹화하고 누구에게나 공유할 수 있는 링크를 받는 오픈소스 화면 녹화 도구입니다. Chrome 확장 프로그램으로 탭, 창 또는 전체 화면을 녹화하며, 시청자는 영상에 이모지 반응과 댓글을 남길 수 있습니다. 주석을 넣은 스크린샷, 팀 워크스페이스, AI 에이전트가 화면을 녹화하는 MCP 서버를 지원합니다. docker compose 또는 본인의 Cloudflare 계정에 직접 설치해 셀프 호스팅할 수 있습니다.
- 영문 교육용 웹 텍스트 코퍼스 FineWeb-Edu를 한국어로 번역한 korean-translated-fineweb-edu-dedup의 약 5% 샘플 데이터셋 - 약 30GB 규모의 데모 데이터로, 학술·교육·사실 기반 영역에서 한국어 LLM 학습 및 평가 활용을 목적으로 공개 - Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct를 활용해 번역했으며, 원문의 의미·문서 구조를 유지하고 코드 스니펫은 원문을 보존하는 방식으로 구축 - 국내 AI 연구 진입장벽을 낮추기 위한 목적으로 공개 [라이선스 정보] 상업적 사용 가능. 소스코드 공개 의무가 없으나 특허 보복 조항(Patent Retaliation)이 포함되어 있어, 라이선스 제공자를 상대로 특허 침해 소송 제기 시 라이선스 권리가 즉시 종료됨. 배포 시 저작권 고지 및 소스코드 수정 사항 표시 필요. 활용 시 해당 모델(또는 코드)의 LICENSE 원문을 기준으로 특허 관련 조항, 저작자 및 변경사항 표시 의무를 정확히 확인할 필요가 있음.
크래프톤이 출범한 자체 AI 모델 브랜드 'Raon(라온)'의 첫 공개 모델 - Raon-Speech-9B는 Qwen3(36 레이어) 기반의 한영 이중언어 음성 언어모델로 음성인식(STT), 음성합성(TTS, 보이스 클로닝 포함), 음성 기반 질의응답을 하나의 아키텍처로 통합해 종단간(End-to-End) 학습 [라이선스 정보] 상업적 사용 불가. 영리 목적의 상업적 이용이 전면 금지되며, 비상업적(연구, 교육, 개인 등) 용도로만 사용 가능. 활용 및 배포 시 반드시 저작자를 표시(Attribution)해야 함. 활용 시 LICENSE 원문을 기준으로 비상업적(NonCommercial) 이용 기준 및 저작자 표시 조건을 정확히 확인할 필요가 있음.
이 모델은 "openai/clip-vit-large-patch14-336" 비전 모델과 "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct" 언어 모델, 이 두 가지 구성 요소를 통합하여 세심하게 조정 [라이선스 정보] 상업적 사용 가능. 소스코드 공개 의무가 없으나 특허 보복 조항(Patent Retaliation)이 포함되어 있어, 라이선스 제공자를 상대로 특허 침해 소송 제기 시 라이선스 권리가 즉시 종료됨. 배포 시 저작권 고지 및 소스코드 수정 사항 표시 필요. 활용 시 해당 모델(또는 코드)의 LICENSE 원문을 기준으로 특허 관련 조항, 저작자 및 변경사항 표시 의무를 정확히 확인할 필요가 있음.
- 제주어-표준어 양방향 번역에 특화된 초경량 언어모델(88.79M 파라미터) - Qwen3 스타일 아키텍처(per-head QK-Norm 적용), 프리픽스 제어 토큰으로 단일 체크포인트에서 양방향 번역 처리 - 처음부터 학습(from scratch)된 모델로 단일 H100 데이터셋으로 약 4시간 만에 학습 완료 [라이선스 정보] 상업적 사용 가능. 소스코드 공개 의무가 없으나 특허 보복 조항(Patent Retaliation)이 포함되어 있어, 라이선스 제공자를 상대로 특허 침해 소송 제기 시 라이선스 권리가 즉시 종료됨. 배포 시 저작권 고지 및 소스코드 수정 사항 표시 필요. 활용 시 해당 모델(또는 코드)의 LICENSE 원문을 기준으로 특허 관련 조항, 저작자 및 변경사항 표시 의무를 정확히 확인할 필요가 있음.
Python을 사용하여 ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인을 지원 [라이선스 정보] 상업적 사용 가능. 소스코드 공개 의무가 없으나 특허 보복 조항(Patent Retaliation)이 포함되어 있어, 라이선스 제공자를 상대로 특허 침해 소송 제기 시 라이선스 권리가 즉시 종료됨. 배포 시 저작권 고지 및 소스코드 수정 사항 표시 필요. 활용 시 해당 모델(또는 코드)의 LICENSE 원문을 기준으로 특허 관련 조항, 저작자 및 변경사항 표시 의무를 정확히 확인할 필요가 있음.
- 한국어 특화 LLM 추론 가속용 DFlash(블록 디퓨전) 드래프트 모델로, 투기적 디코딩(speculative decoding)을 통해 nvidia/GLM-5.2-NVFP4(753B MoE, 40B 활성) 타깃 모델의 디코딩 속도를 향상 - 약 1.05B(5개 레이어, 블록 크기 16) 규모, 한국어 쿼리 기반 에이전틱(툴 호출)·코딩 트래픽에 특화하여 한국어화된 GitHub 이슈 1.76만 건 기반 에이전트 실사용 궤적 13.6만 쌍으로 학습 - vLLM(TP8) 기준 디코딩 속도 HumanEval 3.38배, 한국어 코딩 쿼리 1.92배, 에이전틱 멀티턴 1.72배 향상 [라이선스 정보] 상업적 사용 가능. 가장 느슨한 형태의 허용적(Permissive) 오픈소스 라이선스로 소스코드 공개 의무가 없으며 기업에서 사용하기 매우 안전함. 단, 소프트웨어 배포 시 저작권 고지(Copyright Notice)와 라이선스 사본을 포함해야 함. 활용 시 해당 모델(또는 코드)의 LICENSE 원문을 기준으로 저작권 및 라이선스 고지 포함 의무를 정확히 확인할 필요가 있음.
크래프톤이 출범한 자체 AI 모델 브랜드 'Raon(라온)'의 첫 공개 모델 - Raon-SpeechChat은 실시간 전이중(Full-duplex) 음성 대화 확장 모델 [라이선스 정보] 상업적 사용 불가. 영리 목적의 상업적 이용이 전면 금지되며, 비상업적(연구, 교육, 개인 등) 용도로만 사용 가능. 활용 및 배포 시 반드시 저작자를 표시(Attribution)해야 함. 활용 시 LICENSE 원문을 기준으로 비상업적(NonCommercial) 이용 기준 및 저작자 표시 조건을 정확히 확인할 필요가 있음.
크래프톤이 출범한 자체 AI 모델 브랜드 'Raon(라온)'의 첫 공개 모델 - Raon-VisionEncoder는 공개 데이터셋으로 처음부터(from scratch) 학습한 4억 파라미터급 비전 인코더 [라이선스 정보] 상업적 사용 불가. 영리 목적의 상업적 이용이 전면 금지되며, 비상업적(연구, 교육, 개인 등) 용도로만 사용 가능. 활용 및 배포 시 반드시 저작자를 표시(Attribution)해야 함. 활용 시 LICENSE 원문을 기준으로 비상업적(NonCommercial) 이용 기준 및 저작자 표시 조건을 정확히 확인할 필요가 있음.
Saltlux, AI Labs 언어모델팀에서 학습 및 공개한 Ko-Llama3-Luxia-8B 모델은 Meta에서 출시한 Llama-3-8B 모델을 한국어에 특화한 모델 자체 보유하고 있는 1TB 이상의 한국어 학습 데이터 중, 약 100GB 정도의 데이터를 선별하여 사전학습에 활용 [라이선스 정보] 상업적 사용 조건부 가능 - 출시일 기준 전월 MAU 7억 명 초과 사업자는 Meta 별도 라이선스 필요. 재배포 시 Built with Meta Llama 3 표시, 파생 AI 모델명은 Llama 3으로 시작. Llama 3 자료를 다른 대규모 언어모델 개선에 사용하는 것 제한 활용 시 해당 모델의 LICENSE 원문을 기준으로 상업적 이용, 이용 규모, 재배포·표시 및 파생모델 관련 조건을 정확히 확인할 필요가 있음.