77Fox Windows 데스크톱 앱은 내 PC에서 번역 모델 5개를 돌릴 수 있습니다. M2M100, Hy-MT2-1.8B, Hy-MT2-7B, Index-Translate-2B, Index-Translate-9B입니다. 번역은 PC 안에서 끝나므로 글이 밖으로 나가지 않고 AI 크레딧도 쓰지 않습니다. 고를 때는 먼저 번역할 언어를, 다음으로 그래픽카드를 보세요. 모델은 Windows 데스크톱 앱에서 돌아가고, 브라우저 확장 프로그램은 데스크톱 앱을 거쳐 쓸 수 있으며, 웹 콘솔과 Android 앱에서는 쓸 수 없습니다.
계약서, 고객 자료, 사내 문서는 어떤 클라우드 서비스로도 보내고 싶지 않은 사람이 많습니다. 비행기 안이나 사내망만 되는 서버실에서는 클라우드 번역에 연결할 수도 없고, 종량제 API는 많이 쓸수록 요금이 신경 쓰입니다. 로컬 모델이 이런 상황을 받쳐 주는데, 어려운 건 고르는 일입니다. 다섯 모델은 다운로드 크기가 다섯 배 가까이 차이 나고, 언어 수는 33개부터 150개까지 다양하며, 같은 모델이라도 그래픽카드 제조사에 따라 가속이 되기도 하고 안 되기도 합니다.
다섯 모델 한눈에 보기
| 모델 | 다운로드 크기 | 지원 언어 | 라이선스 | 배포처 | GPU 가속 |
|---|---|---|---|---|---|
| M2M100(418M) | 약 1.8 GB | 약 100개 | MIT | Meta | NVIDIA만 |
| Hy-MT2-1.8B | 약 1.1 GB | 33개 | Apache-2.0 | 텐센트 훈위안(Hunyuan) | NVIDIA, AMD, Intel |
| Hy-MT2-7B | 약 4.3 GB | 33개 | Apache-2.0 | 텐센트 훈위안(Hunyuan) | NVIDIA, AMD, Intel |
| Index-Translate-2B | 약 1.2 GB | 150개 | Apache-2.0 | bilibili Index 팀 | NVIDIA, AMD, Intel |
| Index-Translate-9B | 약 5.4 GB | 150개 | Apache-2.0 | bilibili Index 팀 | NVIDIA, AMD, Intel |
다운로드 크기는 77Fox 설정에 표시되는 숫자를 기준으로 적었습니다. M2M100은 이와 별도로 Python 환경이 필요하며, 다음 절에서 설명합니다.
한 줄로 구분하면:
- M2M100: 약 100개 언어. Python 환경이 먼저 있어야 하고, AMD나 Intel 그래픽카드에서는 CPU로만 돌아갑니다.
- Hy-MT2-1.8B: 다섯 모델 중 다운로드가 가장 작고, 33개 언어.
- Hy-MT2-7B: 같은 33개 언어, 파일 크기는 1.8B의 약 네 배.
- Index-Translate-2B: 150개 언어를 다루면서 파일은 Hy-MT2-1.8B보다 조금 클 뿐.
- Index-Translate-9B: 다섯 모델 중 파일이 가장 크고, 역시 150개 언어.
모델은 「설정 → 77foxAI → 로컬 AI」의 로컬 모델 목록에서 하나씩 따로 내려받습니다. 쓰지 않는 모델은 그 줄을 우클릭해 「제거하고 파일 삭제」를 고르세요. 내려받았다고 바로 메모리에 올라가는 것은 아니며, 모델은 실제로 쓸 때만 메모리에 올라갑니다. 다운로드는 중간에 멈출 수 있고 다음에 이어서 받으며, 모델 폴더는 「폴더 변경」으로 공간이 넉넉한 드라이브로 옮길 수 있습니다.
내려받기 전에 확인할 두 가지
함께 설치되는 실행 구성 요소
Hy-MT2와 Index-Translate는 화면에 「llama.cpp 런타임」으로 표시되는 실행 구성 요소 하나를 함께 쓰며, 이 모델들 중 하나를 처음 받을 때 같이 설치됩니다. 크기는 그래픽카드에 따라 다릅니다. NVIDIA 그래픽카드용은 약 630 MB이고, 그 밖의 경우는 수십 MB입니다. 한 번 설치하면 네 모델이 함께 씁니다.
M2M100은 별도의 Python 환경을 씁니다. PC에 Python 3.10–3.13이 먼저 설치되어 있어야 하고, 그 뒤 77Fox가 독립된 환경에 PyTorch 등 의존성을 설치합니다. 이 부분이 NVIDIA 그래픽카드 경로에서는 약 3.4 GB, CPU 경로에서는 약 950 MB이며, 이미 설치된 부분은 건너뜁니다. NVIDIA 드라이버가 너무 오래됐을 때도 CPU 경로로 설치됩니다. Python이 없으면 「Python 3.10–3.13을 찾을 수 없습니다. 먼저 Python을 설치하세요」라는 안내가 나오고, 버전이 범위를 벗어나도 안내가 나옵니다.
다운로드 출처
Hy-MT2와 Index-Translate는 Hugging Face에서만 받습니다. 파일 버전이 고정되어 있고, 다 받은 뒤 검증하며, 검증을 통과하지 못하면 설치된 것으로 치지 않습니다. llama.cpp 런타임은 GitHub에서 받습니다. M2M100은 「다운로드 소스」를 고를 수 있으며, 기본값은 중국에 있는 모델 저장소 ModelScope이고 여기서 실패하면 자동으로 Hugging Face로 바꿔 받습니다. 처음부터 Hugging Face를 고를 수도 있습니다.
Hugging Face나 GitHub 접속이 제한된 네트워크에서는 Hy-MT2와 Index-Translate가 설치되지 않을 수 있습니다. M2M100은 ModelScope로 받을 수 있습니다.
그래픽카드로 고르기
| 내 PC | 자동 선택일 때 실제 동작 | 권장 |
|---|---|---|
| NVIDIA 그래픽카드 | 드라이버가 충분히 새 버전이면 다섯 모델 모두 GPU(CUDA) 사용 | 언어로 고르기. 7B, 9B는 파일이 크니 VRAM 여유를 확인 |
| AMD 그래픽카드 | Hy-MT2, Index-Translate는 GPU(Vulkan) 사용 가능, M2M100은 CPU만 | Hy-MT2나 Index-Translate 우선 |
| Intel 그래픽카드 | AMD와 같음 | AMD와 같음 |
| 쓸 수 있는 GPU 없음 | 다섯 모델 모두 CPU 사용 | 다운로드가 작고 부담도 적은 Hy-MT2-1.8B나 Index-Translate-2B부터 시작 |
AMD, Intel에서 Vulkan으로 가속하려면 Windows에 Vulkan 런타임이 설치되어 있어야 합니다. 없으면 CPU를 씁니다.
「번역 처리 장치」 설정하기
「번역 처리 장치」는 「설정 → 77foxAI → 로컬 AI」, 스크린샷 번역 설정, 브라우저 확장 프로그램 설정에 모두 있으며, 어디서 바꾸든 같은 설정입니다.
- 기본으로는 77Fox가 자동으로 고르며, 쓸 수 있는 GPU가 있으면 GPU를 씁니다. NVIDIA는 CUDA, AMD와 Intel은 Vulkan을 쓰는데, Vulkan은 Hy-MT2와 Index-Translate에만 해당하고 M2M100은 이 그래픽카드들에서 CPU를 씁니다.
- CPU나 GPU를 직접 고를 수도 있습니다. 전환은 지금 하던 번역이 끝난 뒤 적용되고, 재시작해도 유지됩니다. 자동으로 돌아가려면 「자동 선택」을 누르세요. 이 버튼은 한 번 직접 고른 뒤에 나타납니다. 지금 모델이 GPU를 쓸 수 없으면 GPU 버튼은 회색입니다.
- 이 줄에는 내가 고른 장치와 실제로 돌아가는 장치가 함께 나오며, 예를 들어 「GPU에서 실행 중」처럼 표시됩니다. 드래그 선택 번역과 스크린샷 번역이 끝나면 걸린 시간 옆에 이번에 CPU와 GPU 중 무엇을 썼는지도 표시됩니다.
- GPU에 문제가 생기면 바로 오류로 알리며, 몰래 CPU로 돌아가지 않습니다. GPU로 고정해 둔 상태에서 지금 그래픽카드가 가속하지 못하는 모델(예: AMD 그래픽카드에서 M2M100)로 바꾸면 불러오기 오류가 나니, 「자동 선택」이나 CPU로 바꾸면 됩니다.
이 선택은 이 PC에만 저장되고 계정과 함께 동기화되지 않습니다.
언어로 고르기
- 번역할 언어가 모두 Hy-MT2가 지원하는 33개 안에 있다면 Hy-MT2를 고르세요. 1.8B는 다섯 모델 중 가장 가볍고, 7B는 파일이 훨씬 큽니다.
- 원문에 비교적 드문 언어가 자주 섞인다면 150개 언어를 다루는 Index-Translate를 고르세요.
- M2M100은 약 100개 언어로 둘 사이에 있습니다. 걸림돌은 실행 환경으로, Python이 필요하고 GPU 가속은 NVIDIA만 됩니다.
- 같은 계열의 큰 버전과 작은 버전은 지원 언어 수가 같고, 차이는 파일 크기와 메모리 사용량입니다.
표의 언어 수는 모델 자체가 다루는 범위입니다. 77Fox에서 로컬 모델로 번역할 때 고를 수 있는 번역 결과 언어는 자주 쓰는 33개 언어이며, 다루는 범위가 넓은 모델은 주로 읽을 수 있는 원문 언어가 더 많은 것입니다. 언어 수가 모든 언어를 똑같이 잘 번역한다는 뜻도 아닙니다. 평소 자주 번역하는 글을 후보 모델마다 한 단락씩 돌려 보는 편이 표보다 더 확실합니다.
메모리 아끼기: 한 번에 하나만, 상주는 켤까
다섯 모델 중 메모리나 VRAM에 올라가 있는 것은 언제나 최대 하나입니다. 모델을 바꾸면 77Fox는 이전 모델이 완전히 내려간 것을 확인한 뒤 새 모델을 불러옵니다.
상주를 켜지 않으면 모델은 15분 동안 쓰지 않을 때 메모리에서 내려가고, 그 뒤에 번역하려면 다시 불러오기를 기다려야 합니다. 「메모리 상주」에서는 설치된 모델 하나를 고를 수 있습니다. 고르는 즉시 불러오고, 77Fox를 다음에 시작할 때도 자동으로 다시 불러옵니다. 「없음」을 고르면 바로 해제됩니다. 상주를 켠 상태에서 다른 기능이 잠깐 다른 모델을 쓰면, 다 쓴 뒤 상주 모델로 돌아옵니다. 이 옵션은 「설정 → 77foxAI → 로컬 AI」와 스크린샷 번역 설정에 있고, 트레이 메뉴에도 「로컬 번역 모델 상주」 스위치가 있습니다.
| 메모리 상주 설정 | 메모리나 VRAM | 번역 전에 불러오기를 기다리나 | 이럴 때 |
|---|---|---|---|
| 「없음」(기본값) | 15분 동안 쓰지 않으면 해제 | 해제된 뒤 첫 번역은 기다림 | 가끔 번역하고, 메모리가 빠듯할 때 |
| 모델 하나 선택 | 계속 차지 | 기다리지 않음 | 매일 많이 번역하고, 메모리나 VRAM이 넉넉할 때 |
스크린샷, 웹페이지, 프롬프트 번역에는 되도록 같은 모델을 쓰세요. 한 번에 하나만 올라가므로, 기능마다 다른 모델을 쓰면 내렸다 올렸다를 반복하게 됩니다.
어디에서 쓸 수 있나
| 쓰는 곳 | 로컬 모델 사용 | 설명 |
|---|---|---|
| 페이지 번역, 드래그 선택 번역 | 가능 | 77Fox 브라우저 확장 프로그램(데스크톱 앱 안내로 설치)이 로컬 연결로 페어링된 데스크톱 앱을 호출 |
| 스크린샷 번역 | 가능 | Windows 데스크톱 앱. 스크린샷 번역 참고 |
| 프롬프트 번역 | 가능 | 프롬프트 라이브러리의 번역. 프롬프트 번역 참고 |
| 웹 콘솔, Android 앱 | 불가 | 로컬 옵션에 「데스크톱 필요」가 표시됨. Android 앱은 웹 콘솔을 불러와 씀 |
| 독립 77Translate 확장 프로그램 | 불가 | Google 무료 채널과 개인 Key 두 가지 소스만 있음. 77Translate 참고 |
브라우저에서 로컬 모델을 쓰려면 77Fox 데스크톱 앱이 실행 중이고 페어링이 유지되어 있어야 합니다. 데스크톱 앱이 꺼져 있거나 페어링되지 않았다면, 확장 프로그램은 쓸 수 있는 소스 중 첫 번째로 잠시 바꿉니다. 순서는 개인 Key, 77Fox 클라우드(로그인되어 있고 플랜에 크레딧이 남아 있을 때), Google 무료 채널(요청 제한에 걸리지 않았을 때)입니다. 이때 페이지에 「77Fox가 실행 중이 아니어서 로컬 모델 대신 …을(를) 임시로 사용합니다」 같은 안내가 한 번 나옵니다. 그동안 웹페이지 글은 그 소스로 전송되고, 77Fox 클라우드를 쓰면 크레딧도 차감됩니다. 데스크톱 앱이 돌아오면 자동으로 로컬로 되돌아갑니다. 세 소스를 모두 쓸 수 없으면 확장 프로그램은 데스크톱 앱이 연결되지 않았다고 알립니다. 스크린샷 번역과 프롬프트 번역은 처음부터 데스크톱 앱 안에서 돌아가므로 이런 일이 없습니다.
확장 프로그램 쪽 설정은 브라우저 확장 프로그램의 로컬 번역 모델에, 소스별 차이는 웹페이지 번역 엔진 선택에, 스크린샷 번역의 전체 사용법은 Windows 스크린샷 번역에 정리했습니다.
자주 묻는 질문
완전히 오프라인으로 쓸 수 있나요?
모델과 실행 구성 요소를 내려받을 때는 인터넷이 필요하고, 그 뒤의 번역은 PC 안에서만 계산합니다. 스크린샷 번역과 프롬프트 번역은 로컬 모델을 고르면 인터넷을 끊어도 쓸 수 있습니다. 페이지 번역도 확장 프로그램과 데스크톱 앱 사이가 로컬 연결이라 외부 인터넷이 필요 없으며, 다만 데스크톱 앱이 실행 중이고 페어링되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 확장 프로그램이 잠시 다른 소스로 바꿉니다.
외장 그래픽카드가 없는 노트북에서도 되나요?
됩니다. 다섯 모델 모두 CPU로 돌아갑니다. Intel이나 AMD 내장 그래픽만 있는 PC에서도 자동 선택이면 Hy-MT2와 Index-Translate를 Vulkan으로 돌릴 수 있으며, 실제로 GPU와 CPU 중 무엇을 쓰는지는 설정에 표시됩니다. 메모리가 넉넉하지 않다면 다운로드도 불러오기도 가벼운 Hy-MT2-1.8B나 Index-Translate-2B부터 시작하세요.
GPU에서 오류가 나면 왜 자동으로 CPU로 바꾸지 않나요?
실제로 무엇이 돌아가는지 알 수 있게 하기 위해서입니다. 몰래 CPU로 돌아가면 번역은 그대로 나오지만, 그래픽카드가 일하지 않고 있다는 것도, 드라이버를 고쳐야 할지 설정을 바꿔야 할지도 알 수 없습니다. 오류를 봤다면 「번역 처리 장치」를 CPU로 바꿔 다시 시도하세요. 전에 GPU로 고정해 두었다면 「자동 선택」을 눌러도 됩니다.
이 모델들을 상업적으로 써도 되나요?
여기서는 라이선스 이름만 알려 드립니다. M2M100은 MIT, Hy-MT2와 Index-Translate는 Apache-2.0입니다. 내 업무에 쓸 수 있는지는 각 배포처의 라이선스 원문을 기준으로 판단하세요. 이 글은 법률 자문이 아닙니다.
로컬 모델은 돈이 드나요?
AI 크레딧을 쓰지 않습니다. 크레딧으로 과금되는 것은 77Fox 클라우드 번역뿐이며, 자세한 내용은 요금제에 있습니다. 로컬 모델에 드는 것은 디스크 공간, 한 번의 다운로드, 그리고 내 PC의 연산 시간입니다.