KoreanLLM evaluates Korean LLMs with zero vendor funding. A free model-fit diagnostic narrows your shortlist; a paid diagnostic verifies cost, contamination, and Korean quality and delivers an adoption decision plus AI-Act-ready evidence in one page.
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Initial recommendation
Best candidate
Long context, policy, document judgment
risk
High-volume unit cost
Recommended package
We deliver 20 real work prompts, failure samples, cost scenarios, and vendor questions.
Report output
Buying brief
KoreanLLM buying brief Use case: Support Data: Internal docs Volume: 100K calls/mo Priority: Quality first Best candidate: Claude (96/100) Recommended package: 48h Diagnostic / ₩490,000
Pick a package, timeline, and buyer type and a payment or invoice request is built instantly. If a checkout link is connected the button opens payment; otherwise it prepares an invoice / card-link request. Enterprise buyers can copy the PO text into internal approval tools.
KoreanLLM evaluation request Package: 48h Diagnostic Price: ₩490,000 Timeline: Can pay today Buyer type: Startup / team lead Company/team: Contact: Preferred delivery date: Invoice/card-link recipient:
Paid diagnostic offers
A fast pre-buy decision. We compare 5 candidate models on your 20 Korean work prompts and deliver cost, Korean failure patterns, and a buy/wait conclusion in one page within 48 hours.
Replaces an internal PoC: a real work-prompt suite, per-use-case scorecard, and an executive memo deciding which model goes where.
For regulated teams (finance, public sector): vendor comparison, security review, an AI-Act impact-assessment evidence table, and an executive report.
Compare Korean LLMs
Independent, sourced, by use case — the full guide
From request to decision in 48h
No raw documents required. Start with purpose, tone, and failure criteria.
Self-run license-clean benchmarks plus cross-checked public scores measure Korean instruction-following, cost, and hallucination.
Which model to buy, which to drop, and the compliance evidence — in 48 hours.
Public proof assets
결론부터. 한 에이전트 세션이 워크스페이스 구조를 분석하려다 시작 6분 만에 죽었다. 모델이 답을 못 한 게 아니라, 요청 한도가 먼저 마감됐다. 누적 실패 11,147건의 분포가 그 자리를 정확히 가리킨다.
Fast evidence pages
Existing research and notes stay as trust evidence
Latest notes
그날 열린 세션은 74개, 주고받은 메시지는 32,209건, 실행한 도구는 12,878회였다. 그런데 그 12,878회 중 6,382회가 단 하나의 도구 — 셸 명령이었다. 도구 호출의 절반이 같은 손짓이었다. 무엇을 그렇게 많이 두드렸나.
그날 열린 세션은 단 26개였다. 직전에 95개의 손이 한 책상을 나눠 쓰던 날과 비교하면 1/4도 안 됐다. 그런데 그 26개의 손이 주고받은 메시지는 34,654건, 실행한 도구는 20,444회였다. 손이 적어진 게 아니라, 각자 더 깊이 내려간 날이었다.
프롬프트는 495개였다. 그런데 그 안에서 기계가 움직인 횟수는 42,191회. 한 줄 명령마다 도구가 평균 85번 돌았다는 뜻이다. 그 248번의 세션 동안 만든 건 화면에 보이는 기능이 아니었다. 보이지 않는 배관이었다.