humanizer (12B)의 개요
humanizer는 Google의 Gemma 4 12B를 파인튜닝한 120억(12-billion) 파라미터 모델입니다. 만든 사람은 Hugging Face에서 jialinyyzz, GitHub에서 sgaofen으로 활동하는 개인 개발자입니다. 하는 일은 하나입니다. AI가 쓴 영어나 중국어 초안(이메일, 에세이, 보고서, 게시판 글)을 붙여 넣으면 사람이 쓴 것처럼 읽히도록 고쳐 씁니다. 동시에 모든 숫자, 단위, 날짜, 이름, 인용을 유지하도록 훈련됐습니다. 첫 릴리스는 2026년 9월에 나왔고, 현재 v2 가중치는 10월 2일에 평가됐습니다.
채팅 모델이 아니라 텍스트 완성 모델이며, 지시문, 초안, 재작성 결과를 모두 합쳐 8,192토큰 창을 씁니다. safetensors와 3.9 GB(2비트)부터 23.8 GB(bf16)까지 6개의 GGUF 파일로 배포되며, 그중 여러 개는 양자화 인식 훈련을 거쳤습니다. Mac과 Windows용 무료 오프라인 앱, 그리고 .md, .txt, .docx 파일을 조각별로 고쳐 쓰는 명령줄 도구도 함께 제공됩니다.
훈련에는 AI 초안과 실제 사람이 쓴 원문 쌍 28,598개, 선호도 쌍 3,918개, LLM 사실 판정기가 점수를 매기는 강화학습 500단계가 쓰였습니다. 작성자는 훈련 어디에도 AI 탐지기를 쓰지 않았다고 말하며, 모든 훈련 데이터 행을 공개했습니다. 가중치와 코드는 Apache 2.0입니다.
humanizer (12B), 쓸 만한 가치가 있습니까?
humanizer의 셀링 포인트는 AI 텍스트가 AI 탐지기를 통과하게 만든다는 것이며, 카드도 이를 분명히 밝힙니다. 따로 떼어 둔 영어 초안 210개에서 Originality.ai는 가장 엄격한 설정으로 재작성본 11개(5%)를 걸러냈고, 첫 릴리스의 26개에서 줄었습니다. 그중 60개 초안에서는 Claude Sonnet에 많이 쓰이는 blader/humanizer 프롬프트를 적용한 결과가 60개 중 60개 걸렸고, 이 모델은 4개였습니다. 이는 작성자가 탐지기 하나로 특정 날짜에 직접 측정한 결과이며, 카드도 그렇게 밝힙니다.
더 유용한 수치는 사실 충실도입니다. 엄격한 LLM 판정기(GLM-5.3)는 권장 Q8_0 파일로 만든 영어 재작성본 420개 중 376개에서 사실 문제를 찾지 못했습니다. 약 열 건 중 한 건에 오류가 있다는 뜻입니다. 작성자는 지적된 수정의 열 건 중 아홉 건 이상이 단어나 구 하나라고 말하며 실제 사례를 듭니다. "the remaining 37 complaints"가 "the other 37% of complaints"로 바뀌었습니다. 중국어는 더 약해서 204개 중 149개만 문제가 없었습니다. 서식도 어긋납니다. 출력 420개 중 28개에서 목록, 제목, 줄바꿈이 빠졌습니다.
엔지니어링은 대부분의 취미 프로젝트보다 낫습니다. 2비트 파일은 양자화 인식 훈련으로 다시 만들어져 전체 모델의 다음 토큰과 87% 일치합니다. 같은 크기의 일반 2비트 빌드는 70%입니다. 8 GB 기기에서 돌아갑니다. 카드는 정확한 프롬프트를 바이트 단위로, 꺼야 하는 샘플링 설정, 자체 테스트까지 문서화합니다. M5 Max에서 100단어 이메일 하나에 약 3.6초가 걸립니다.
그래도 이것은 주요 시장에 학생과 AI 도움을 밝혀야 하는 사람들이 포함된 도구입니다. 작성자는 학교와 고용주의 규칙을 따르라고 요청하지만, 모델 안에서 이를 강제하는 장치는 없습니다. AI의 도움을 받은 이메일을 내 말투로 바꾸는 식으로 자신의 초안에 쓴다면, 웹 humaniser에 텍스트를 붙여 넣는 것보다 잘 만든 로컬 대안입니다.
제 역할을 하는 곳
AI 어시스턴트로 고객 이메일 초안을 쓰는 20명 규모 대행사의 영업 관리자
고객 정보를 유출하지 않으면서 AI 초안 이메일의 틀에 박힌 느낌 줄이기
Mac 또는 Windows 앱은 파일 하나를 한 번 내려받은 뒤 오프라인으로 작동합니다. M5 Max에서 100단어 이메일 하나에 약 3.6초가 걸립니다. 구절을 사실로 표시하면 글자 그대로 유지되지만, 숫자와 이름은 여전히 읽어 봐야 합니다.
문서 파이프라인을 운영하는 개발자
생성된 릴리스 노트를 더 담백한 문체로 일괄 재작성
Q8_0 GGUF를 llama-server로 띄우고 문서화된 프롬프트로 /completion을 호출하거나, .md 파일에 hz를 실행합니다. 제목, 코드, 표를 유지하며 숫자가 빠진 섹션을 표시합니다. 8,192토큰 안에 들도록 파일을 나눕니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- 데스크톱 앱을 설치하면 메모리에 맞는 다섯 가지 파일 크기 중 하나를 추천하고 내려받습니다. 또는 hf download로 GGUF를 받아 llama-server를 실행합니다. 프롬프트 형식은 정확히 재현해야 하고 top-k와 min-p는 꺼야 합니다. 카드에 확인용 해시가 있 습니다.
- 연동
- llama.cpp, LM Studio, Ollama(제공된 Modelfile 사용), MLX, transformers, vLLM. AGENTS.md 파일이 코딩 에이전트에게 설치와 자체 테스트 방법을 알려 줍니다. 커뮤니티 draft 모델은 MLX 디코딩을 약 1.5배 빠르게 합니다.
- 데이터와 개인정보
- 완전히 로컬에서 작동하며 아무것도 외부로 보내지 않습니다. Gemma 4 12B에서 물려받은 Apache 2.0이며, 작성자는 Google과 관계가 없습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 무료입니다. Q8_0은 12.7 GB이고 Mac에서 최대 13.7 GB, Q4_K_M은 7.6 GB, 2비트 파일은 3.9 GB에 최대 6.2 GB입니다. M5 Max에서 속도는 초당 약 36~38토큰입니다.
- 제한
- 요청당 8,192토큰이라 긴 문서는 나눠야 합니다. 카드는 전문 용어가 많은 짧은 영어 초안에서 다른 언어로 답하는 경우, 가벼운 장르에서 속어나 비속어가 추가되는 경우, 그리고 탐지기가 여전히 잡아내는 장르로 정형화된 소셜 게시물(16개 중 3개)을 적고 있습니다.
좋은 점
- 영어 재작성본 420개 중 376개에 사실 오류 없음(자체 보고)
- 오프라인 작동, 2비트 파일이면 8 GB 메모리까지
- 훈련 데이터, 프롬프트, 평가 출력을 모두 공개
- Apache 2.0, Mac과 Windows용 무료 앱
아쉬운 점
- 재작성 열 건 중 약 한 건은 여전히 사실을 바꿉니다
- 탐지기 결과는 한 업체, 한 날짜 기준입니다
- 중국어와 서식은 덜 안정적입니다
- 요청하지 않았는데 중국어로 답하거나 속어를 넣을 때가 있습니다
추천 대상
AI로 초안을 쓰고 그 결과가 자기 글처럼 들리기를 원하며, 자기 기기에서 처리하고, 보내기 전에 숫자와 이름을 교정할 사람.
humanizer (12B) 대안
humanizer (12B): 자주 묻는 질문
- humanizer (12B), 쓸 만한 가치가 있습니까?
- 이례적으로 문서화가 잘되어 있고 프롬프트보다 사실을 잘 지킵니다. 하지만 영어 재작성 열 건 중 한 건은 여전히 무언가를 바꾸며, 대표 점수는 내일 바뀔 수도 있는 탐지기 하나에 기대고 있습니다. 평점은 5점 만점에 3.7점입니다.
- humanizer (12B)의 가격은 얼마입니까?
- Apache 2.0으로 무료입니다. 가중치, GGUF 파일, 데스크톱 앱, CLI가 포함됩니다. 호스팅 서비스는 없습니다.
- humanizer (12B)의 단점은 무엇입니까?
- 재작성 열 건 중 약 한 건은 여전히 사실을 바꿉니다; 탐지기 결과는 한 업체, 한 날짜 기준입니다; 중국어와 서식은 덜 안정적입니다; 요청하지 않았는데 중국어로 답하거나 속어를 넣을 때가 있습니다.
- humanizer (12B)에 적합한 사람은 누구입니까?
- AI로 초안을 쓰고 그 결과가 자기 글처럼 들리기를 원하며, 자기 기기에서 처리하고, 보내기 전에 숫자와 이름을 교정할 사람.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 humanizer (12B)의 비용은 얼마입니까?
- 무료입니다. Q8_0은 12.7 GB이고 Mac에서 최대 13.7 GB, Q4_K_M은 7.6 GB, 2비트 파일은 3.9 GB에 최대 6.2 GB입니다. M5 Max에서 속도는 초당 약 36~38토큰입니다.
- humanizer (12B)에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 완전히 로컬에서 작동하며 아무것도 외부로 보내지 않습니다. Gemma 4 12B에서 물려받은 Apache 2.0이며, 작성자는 Google과 관계가 없습니다.
- humanizer (12B)의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Gemma 4입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 31일.