Leaf · 시안 선택

어떤 시안으로 들어갈까요?

v0 = Vercel 배포 기준본 · A·B안 = 초기 설계 · C~E안·데모 = GPT의견 반영 신규안

시안 분석 · 기능 비교

GPT의견 기준 vs 현황 비교표

기준: GPT의견 (Model Factory 10섹션 완전 기준). A·B안은 초기 설계이며, C~E·데모는 GPT의견을 반영해 새롭게 추가된 시안입니다. 아직 최종 결정 전입니다.

범례:✅ 구현됨⚠️ 부분 구현❌ 없음

카테고리	기능 / 섹션	GPT의견 기준	v0	A안	B안	C안	D안	E안	데모
── 랜딩 섹션
	Hero · Model Factory 포지셔닝	챗봇 X, Model Factory O 메시지	✅	⚠️	⚠️	✅	✅	❌	❌
	문제 제기 4가지	API비용·보안·도메인지식·미개선	✅	❌	❌	✅	❌	❌	❌
	7단계 파이프라인	모델선택→비교→데이터→학습→평가→패키징→배포	✅	⚠️	⚠️	✅	⚠️	✅	✅
	Intelligence Pack (14 컴포넌트)	Base Model ~ Deployment Manifest	✅	⚠️	⚠️	✅	✅	✅	✅
	Capability-aware Learning (8 타입)	SFT/DPO/Tool/MCP/Skill/Orch/Harness/Self-evo	✅	❌	❌	✅	❌	❌	⚠️
	멀티모달 Model Composer (5 팩)	Enterprise·Coding·Creative·Local·Cloud	✅	✅	❌	✅	❌	❌	❌
	로컬/클라우드 비교표	Mac MLX/Ollama vs vLLM/LoRAX + Gateway	✅	✅	⚠️	✅	⚠️	✅	✅
	Agent Experience Learning	실행경험 → 재학습 루프	✅	❌	❌	✅	⚠️	❌	❌
	Enterprise / Privacy 섹션	민감정보·로컬학습·감사로그·보안정책	✅	❌	❌	✅	❌	❌	❌
	가격표 (4단계)	Quick / Pro / Business / Enterprise	✅	✅	❌	✅	✅	❌	❌
── 기능 구현
	실제 동작 Step Wizard	클릭 가능한 단계별 UI	✅	❌	❌	❌	❌	✅	✅
	모델 비교 워크벤치	속도·품질·비용 10개 지표 비교	⚠️	❌	❌	❌	❌	✅	✅
	Capability Layer 설정 UI	Skill·Tool·MCP·Harness 정의 화면	⚠️	❌	❌	❌	❌	❌	✅
	학습 레시피 선택 (9가지)	LoRA·QLoRA·SFT·DPO·Tool·MCP·Skill·Harness·Self-evo	⚠️	❌	❌	❌	❌	✅	✅
	AI 가이드 패널	우측 슬라이드 AI 어시스턴트	❌	❌	❌	❌	❌	❌	✅
	패키징·내보내기 (GGUF/MLX/HF)	다포맷 내보내기 + Pack 구성 14종	⚠️	❌	❌	❌	❌	✅	✅
── 매뉴얼
	매뉴얼 10단계 구조	워크스페이스→모델플랜→비교→데이터→Cap→학습→평가→패키징→배포→지속학습	✅	⚠️	❌	✅	❌	❌	⚠️
	데이터 팩토리 상세	소스연결·정제·SFT/DPO/Tool-use 생성	✅	❌	❌	⚠️	❌	⚠️	✅
	지속학습 / Self-evolution	경험수집→데이터변환→재학습→Pack재배포	✅	❌	❌	✅	⚠️	❌	❌
── UX
	다크/라이트 모드 토글	사용자 선호 테마	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
	내부 네비게이션 (시안간 이동)	페이지 내 Quick·Ent·Manual 링크	✅	⚠️	✅	✅	⚠️	✅	✅
	서비스 대시보드 (통계·현황)	활성모델·데이터셋·GPU 사용현황	✅	❌	❌	❌	❌	❌	⚠️

v019/22

86%

A안7/22

32%

B안5/22

23%

C안15/22

68%

D안7/22

32%

E안9/22

41%

데모10/22

45%

각 시안 컨셉 & 차이점

v0 (Vercel 배포)

GPT의견 기준 가장 완성도 높음. 랜딩+서비스+매뉴얼 3페이지 분리 구조. Hero·문제제기·7단계·Pack·Capability·멀티모달·Privacy·가격 전부 포함.

강점

GPT 기준 완성도 1위10단계 매뉴얼서비스 대시보드4단계 가격표

부족한 점

AI 가이드 패널 없음실제 Step Wizard 미구현

A안 (기존 SaaS)

최초 설계안. FedAvg·연합학습 중심 포지셔닝. SaaS 랜딩 스타일. 5단계 요약, 멀티모달·런타임 섹션 있으나 Capability Learning·문제제기·Privacy 없음.

강점

멀티모달 섹션런타임 비교가격표연합학습 강조

부족한 점

Model Factory 포지셔닝 약함Capability Learning 없음문제제기 없음Intelligence Pack 설명 약함

B안 (Cursor)

Cursor가 만든 스토리형 랜딩. '한 번 만드는 모델이 아니라 생산-실행-진화가 도는 팩' 메시지. 4장면 스크롤. 문제제기·멀티모달·Privacy·가격표 없음.

강점

스토리형 흐름Pack 중심 메시지내부 네비 완비

부족한 점

섹션 수 부족GPT 기준 기능 50% 이하가격표 없음Capability Learning 없음

C안 (GPT의견 완전판)

GPT의견을 가장 충실히 구현한 랜딩. Hero→Problem→Solution→Pack→Capability→Multimodal→Runtime→Experience→Privacy→Pricing 10개 섹션 완전 구성. 실제 UI는 없음.

강점

GPT 기준 랜딩 완성도 1위10섹션 완전 구성Capability Learning 8타입Privacy 섹션

부족한 점

실제 동작 UI 없음Step Wizard 없음서비스 대시보드 없음

D안 (Claude)

Claude가 만든 루프 다이어그램 중심. Intelligence Pack을 단일 주인공으로. 4단계 단순화(비교→데이터→학습→배포). 섹션 수 적고 GPT 기준 절반 수준.

강점

Pack 루프 개념 명확가격표간결한 구조

부족한 점

문제제기 없음Capability Learning 없음멀티모달 없음Privacy 없음

E안 (실제 UI)

랜딩 없이 바로 7단계 Step UI 진입. 모델선택→비교→데이터셋→파인튜닝→평가→패키징→배포를 실제 클릭 가능한 UI로 구현. 설명 콘텐츠 없음.

강점

7단계 실제 동작 UI모델 비교 워크벤치패키징 14 컴포넌트 체크리스트배포 옵션

부족한 점

랜딩 없음설명/마케팅 콘텐츠 없음Capability Layer 없음가격표 없음

데모 (Quick+Enterprise)

Quick 7단계 + Enterprise 10단계 두 가지 Wizard 데모. AI 가이드 패널 포함. Capability Layer가 Enterprise에만 존재. 마케팅 콘텐츠 없음.

강점

AI 가이드 패널Capability Layer UI (Enterprise)10단계 Enterprise 흐름섹션 번호 네비

부족한 점

랜딩/마케팅 없음멀티모달 없음Privacy 없음가격표 없음

📋 요약 & 제언

GPT의견 기준 완성도

C안이 랜딩 기준 가장 완성도 높음 (10섹션). v0은 서비스·매뉴얼까지 포함해 전체 완성도 1위. A·B안은 GPT의견 이전 초기 설계로 섹션 수 부족.

A·B안 vs C~E안 핵심 차이

A·B안: 연합학습·SaaS 중심. Capability Learning·Privacy·문제제기 없음. C~E안: GPT의견 반영. Model Factory 포지셔닝, Capability-aware Learning, 10단계 매뉴얼 추가.

실제 UI vs 랜딩 분리

C안은 설명 콘텐츠 완성. E안·데모는 실제 동작 UI 완성. 최종안은 C안 랜딩 + E안/데모 실제 UI를 합치는 방향이 GPT의견 기준 가장 이상적.