빠른 사실
- 비교 대상 앱: PocketPal AI, Private LLM, Locally AI (LM Studio 제공), Google AI Edge Gallery, MLC Chat, Apple Intelligence (시스템) — 그리고 현재 App Store에 없는 LLM Farm (README: "일시적으로 이용 불가").
- 마지막 업스트림 업데이트 (2026-10-23 확인): PocketPal AI v1.20.1 (2026년 10월 19일) · Locally AI v1.66.0 (2026년 10월 15일) · Google AI Edge Gallery v1.0.13 (2026년 10월 8일) · Private LLM v1.9.16 (2026년 9월 14일) · MLC Chat iPhone 앱 v1.6 (2024년 9월 27일 — 오래됨) · LLM Farm 릴리스 1.4.3 (2025년 1월 27일), 마지막 코드 푸시 2026년 1월 30일 — 오래됨.
- 속도 수치의 기준 기기: iPhone 16 Pro (A18 Pro, 8 GB RAM) 및 iPhone 17 Pro (A19 Pro, 12 GB RAM). 속도 수치는 최근 iPhone의 Q4_K_M 모델에 대한 대략적인 참고용 범위이며 PromptQuorum의 측정값이 아닙니다. iPhone 18 Pro, 18 Pro Max, iPhone Duo (A20 Pro)에 대한 속도 수치는 여기에 없습니다.
- 추론 엔진: llama.cpp (PocketPal AI, LLM Farm), Apple MLX (Locally AI), Metal을 사용한 MLC LLM (MLC Chat), Google LiteRT-LM (Google AI Edge Gallery), 독점 기기 내 런타임 (Private LLM, Apple Intelligence).
- 3B+ 모델을 위한 최소 iPhone: 1.7B에는 iPhone 14 Pro (A16, 6 GB RAM); 3B–4B에는 8 GB 이상의 모든 iPhone (15 Pro, 16 시리즈, 16e, 17 시리즈, 18 Pro).
- 권장 무료 앱: PocketPal AI — App Store, 오픈 소스, 모델 유연성.
- 유료 선택: Private LLM — $4.99 일회 구매 (iPhone + iPad + Mac), Shortcuts + Siri 지원.
- 오프라인: 모델을 다운로드하면 여섯 가지 모두 기기 내 채팅이 WiFi 없이 작동합니다. 실시간 데이터를 가져오는 기능(예: Google AI Edge Gallery의 Wikipedia 및 지도 스킬, Locally AI의 선택적 LM Link)은 연결이 필요합니다. PocketPal AI, Private LLM, Locally AI, Google AI Edge Gallery의 README 또는 목록에 따르면 기기 내 채팅에는 클라우드 호출이 없으며(MLC Chat과 LLM Farm은 미검증), Apple Intelligence는 Private Cloud Compute를 사용할 수 있습니다.
iPhone에서 먼저 설치할 앱은 무엇입니까?
대부분의 사용자에게: App Store에서 PocketPal AI를 설치하고 Phi-4 Mini (3.8B Q4_K_M)를 다운로드하십시오 — 또는 Gemma 4 E2B/E4B, Qwen3.5 4B 같은 더 새로운 소형 모델을 선택하십시오. 이 조합은 iPhone 15 Pro 이상(8 GB 이상 RAM)에서 작동하며, iPhone 14 Pro 같은 6 GB iPhone에서는 Qwen3 1.7B 같은 1.7B 모델을 다운로드하십시오(iPhone 등급별 모델 참조). 채팅에는 비용이 들지 않으며, 일상적인 채팅, 요약, 간단한 초안 작성에 쓸 만한 결과를 제공합니다. 이것이 충족하지 못하는 특정 필요가 있을 때만 다른 앱을 선택하십시오.
📍 한 문장으로
2026년 대부분의 iPhone 사용자에게는 PocketPal AI (무료, App Store)를 설치하고 Phi-4 Mini 또는 Gemma 4 E2B 같은 더 새로운 소형 모델을 다운로드하십시오 — 일상적인 채팅, 요약, 초안 작성을 다루며, 8 GB 이상 iPhone에서는 3B–4B 모델을, 6 GB iPhone에서는 1.7B 모델을 사용합니다.
💬 쉽게 말하면
2026년에 iPhone에서 AI를 실행하는 선택지는 여섯 가지입니다. 채팅 앱은 모델을 다운로드한 뒤 채팅을 기기 안에서 처리하며, Apple Intelligence는 더 큰 요청에 Apple의 Private Cloud Compute를 사용할 수도 있습니다. PocketPal AI가 권장하는 무료 출발점입니다 — 설치하고 2.7 GB 모델 파일을 한 번 다운로드하면 WiFi 없이 기차에서도 작동하는 개인 채팅 비서를 갖게 됩니다. Private LLM은 Siri가 로컬 모델과 통신하기를 원할 때의 유료 선택입니다. LM Studio 팀의 Locally AI는 Shortcuts를 지원하는 무료 현대적 대안이고, Google AI Edge Gallery는 Gemma 4 모델을 위한 Google의 무료 앱입니다. MLC Chat의 iPhone 빌드는 더 이상 업데이트되지 않습니다. Apple Intelligence는 iOS에 내장되어 있지만 채팅 앱이 아닙니다. 대부분의 사용 사례에는 PocketPal AI가 맞습니다.
결정: iPhone용 어떤 로컬 AI 앱?
다음의 경우 로컬 LLM을 사용하십시오:
- •오프라인으로 작동하는 무료 채팅 AI를 원한다 → PocketPal AI
- •Siri가 로컬 모델과 통신하기를 원한다 → Private LLM
- •Shortcuts와 Apple Foundation Models 접근이 가능한 무료 MLX 앱을 원한다 → Locally AI
- •사고 모드와 에이전트 스킬을 갖춘 Google 자체의 Gemma 4를 원한다 → Google AI Edge Gallery
- •MLC LLM 도구 체인을 실험해 보고 싶고 2024년 9월 이후 업데이트가 없는 iPhone 빌드를 감수할 수 있다 → MLC Chat
- •Mail / 메시지 / 메모에서 작문 도움만 필요하다 → Apple Intelligence (내장)
- •문서 질의응답, 편집 가능한 메모리, PIN 잠금 키즈 모드를 갖춘 오프라인 채팅이 필요하다 → MemoryAI
다음의 경우 클라우드 모델을 사용하십시오:
- •70B+ 모델 품질이 필요하다 (Llama 3.3 70B, GPT-5.5 수준) → 클라우드를 사용하거나 홈 머신에 원격 연결
- •GPT-5.5, Claude Opus 또는 Gemini에 구체적으로 접근해야 한다 → 클라우드 앱 (로컬에서 사용 불가)
- •텍스트를 넘어선 실시간 비전 또는 멀티모달 출력이 필요하다 → 클라우드 (2026년에 기기 내 멀티모달은 제한적)
빠른 결정:
- →무료 + 대부분의 사용자에게 적합: PocketPal AI
- →유료 + 네이티브 iOS 통합: Private LLM
- →무료 + LM Studio 생태계: Locally AI
- →무료 + Google Gemma 4: Google AI Edge Gallery
- →무료 + 문서·메모리·키즈 모드: MemoryAI
💡팁: 나중에 Private LLM을 구매할 계획이더라도 먼저 PocketPal AI를 설치하십시오. PocketPal AI로 사용 중인 iPhone 등급에서 기기 내 추론이 용도에 충분히 빠른지 확인하십시오. 충분하다면 Private LLM의 Shortcuts 및 Siri 통합이 $4.99의 가치가 있는지 결정하십시오. 그렇지 않다면 결제 전에 확인함으로써 $4.99를 절약한 것입니다. PocketPal AI에는 사용 중인 iPhone의 토큰/초와 메모리를 보고하는 내장 벤치마크도 있으니, 아래 표를 포함한 어떤 표보다 이것을 신뢰하십시오.
iPhone 앱 비교표
여섯 가지 선택지는 대부분의 사용자에게 중요한 세 가지 축에서 차이가 납니다: 비용, 모델 유연성, iOS 통합. 속도 차이는 존재하지만 이 앱들 중 어느 것과 클라우드 LLM 사이의 격차보다는 작습니다. 가격과 버전은 2026-10-23에 미국 App Store 목록과 프로젝트 페이지에서 확인했습니다.
📍 한 문장으로
PocketPal AI가 권장하는 무료 기본 선택, Private LLM이 유료 선택, Locally AI가 LM Studio 팀의 무료 MLX 선택, Google AI Edge Gallery가 Google의 무료 Gemma 4 앱이며, MLC Chat은 iPhone에서 정체되었고 Apple Intelligence는 시스템에 내장되어 있습니다.
💬 쉽게 말하면
선택은 보통 세 가지로 좁혀집니다: Siri 통합에 비용을 지불할 것인가 (Private LLM), Shortcuts를 지원하는 LM Studio 생태계를 무료로 원하는가 (Locally AI), 아니면 사고 모드를 갖춘 Google 자체의 Gemma 4를 원하는가 (Google AI Edge Gallery). 그 외의 모든 경우에는 PocketPal AI가 기본 선택입니다. 표의 속도 수치는 Q4_K_M 양자화 기준의 참고용 범위이며 — 2026년 모바일 추론의 표준입니다 — PromptQuorum의 측정값이 아닙니다.
앱 | 비용 | 토큰/초 (Phi-4 Mini, 16 Pro) | 개인 정보 보호 | 이상적인 대상 |
|---|---|---|---|---|
| PocketPal AI | 무료 (MIT) + 선택적 인앱 구매 | ~10–15 | 기기 내 채팅, 계정 불필요 (README) | 대부분을 위한 무료 기본 선택 |
| Private LLM | $4.99 일회 구매 | 수치 없음 | 기기 내 처리, 계정·추적 없음 (개발사) | Shortcuts + Siri 통합 |
| Locally AI | 무료 (LM Studio 팀) | 해당 없음 — MLX 카탈로그 (Phi-4 없음) | 기기 내 처리, 데이터 수집 없음 (스토어 목록) | MLX + Shortcuts, LM Studio 연동 |
| Google AI Edge Gallery | 무료 (Google) | 해당 없음 — LiteRT-LM, Gemma 4 | 모델 다운로드 후 기기 내 처리 (목록 기준) | Gemma 4, 사고 모드, 에이전트 스킬 |
| MLC Chat | 무료 (오픈 소스) | 해당 없음 — Phi-4 이전 라이브러리 | 로컬 추론 (프로젝트 문서, 미검증) | MLC LLM 도구 체인 사용자 (iOS 앱 정체) |
| LLM Farm | 무료 (소스 빌드) | 수치 없음 | 로컬 추론 (프로젝트 문서, 미검증) | 개발자 (App Store 없음, 오래됨) |
| Apple Intelligence | 무료 (iOS 내장) | 해당 없음 (시스템 기능) | 로컬 + Private Cloud Compute (Apple) | Mail, 메시지, 메모 작문 지원 |
| MemoryAI | 무료; 광고와 인앱 구매 없음 | 수치 없음 | 내려받은 뒤 기기 안에서 동작; 사용 이벤트와 충돌 보고서 전송 | 문서, 편집 가능한 메모리, 키즈 모드 |
| fullmoon | 무료(MIT) | 수치 없음 | 개발사 설명상 기기 내; 방침은 모순 | 간단한 오프라인 채팅; 2025년 1월 이후 릴리스 없음 |
| Cloak: Local AI | 1회 구매(₩3,300, 한국 스토어); 구독 없음 | 수치 없음 | 모델을 내려받은 뒤 기기 안에서 동작; 선택 설문과 직접 켜는 사용 횟수 | 설정 없는 채팅, 음성 메모, Recap |
Apple Neural Engine (ANE), Metal, MLX 비교 참고: PocketPal AI와 LLM Farm은 추론에 Metal Performance Shaders와 함께 llama.cpp를 사용하며, 이는 GPU에서 실행됩니다. MLC Chat은 더 깊은 Metal 최적화를 적용한 MLC LLM을 사용하는데, MLC LLM 프로젝트는 동일한 하드웨어에서 llama.cpp 기반 앱보다 빠르다고 설명합니다 (프로젝트의 주장이며 PromptQuorum은 이를 측정하지 않았습니다). Locally AI는 Apple 자체의 오픈 소스 배열 프레임워크인 Apple MLX를 사용하여 Apple Silicon에서 비슷한 GPU 효율에 도달합니다. Google AI Edge Gallery는 Google의 LiteRT-LM 런타임으로 Gemma 4를 실행합니다. Apple Intelligence는 시스템 ~3B 모델에 ANE를 구체적으로 사용하며, 이는 Metal 기반 추론보다 전력 효율이 높지만 유연성이 낮습니다. iOS 26부터 서드파티 앱은 Foundation Models 프레임워크를 통해 이 시스템 모델을 호출할 수 있고 — Locally AI가 정확히 그렇게 합니다 — 커스텀 GGUF/MLX 모델은 여전히 ANE를 직접 대상으로 할 수 없습니다. Apple은 iPhone 18 Pro의 A20 Pro가 이전 대비 두 배의 연산 성능을 갖춘 듀얼 16코어 Neural Engine을 탑재했다고 밝히고 있으나, 이는 Apple의 주장이며 PromptQuorum은 이것이 이 앱들에 어떤 의미인지 측정하지 않았습니다.
💡팁: 토큰/초 수치는 최근 iPhone의 Q4_K_M 모델에 대한 대략적인 참고용 범위이며, PromptQuorum의 측정값이 아니고 앱 버전이나 테스트 날짜에 연결되어 있지 않습니다. Q4_K_M 양자화 (2026년 모바일 추론의 표준)와 다른 무거운 앱이 실행되지 않는 유휴 iPhone을 가정합니다. 백그라운드 앱은 처리량을 눈에 띄게 낮출 수 있으며, iPhone 17 Pro는 보통 iPhone 16 Pro보다 빠르게 실행됩니다. PocketPal AI의 내장 벤치마크로 직접 사용 중인 폰을 측정하십시오.
PocketPal AI: 무료 오픈 소스 기본 선택
PocketPal AI는 2026년 대부분의 iPhone 사용자에게 권장하는 출발점입니다. 무료로 사용할 수 있고, 오픈 소스(MIT, GitHub: a-ghorbani/pocketpal-ai)이며, App Store에서 이용할 수 있고, Hugging Face의 모든 GGUF 모델을 지원합니다. 앱은 내부적으로 Apple Silicon 최적화를 적용한 llama.cpp를 사용합니다. 전체 리뷰: PocketPal AI 리뷰.
- 무엇인가: llama.cpp를 사용하여 GGUF 모델을 로컬로 실행하는 iOS/iPadOS 및 Android 앱으로, Gooya UG가 배포합니다. README에 따르면 프롬프트, 응답, 문서는 외부 서버로 업로드되지 않으며 채팅에는 계정이 필요 없습니다.
- 버전과 마지막 업데이트: v1.20.1, 2026년 10월 19일 릴리스 (GitHub 릴리스). App Store 목록도 같은 버전을 표시합니다. 최근 릴리스: v1.19.0(10월 4일), v1.20.0(10월 14일), v1.20.1(2026년 10월 19일) — 오래됨 경고는 없습니다.
- 설치: App Store → "PocketPal AI". 무료 다운로드이며 선택적 인앱 구매(프리미엄 Pals와 "PocketPal Plus")가 있습니다. iOS/iPadOS 15.1 이상이 필요하며, 사용 가능한 모델 크기를 정하는 것은 iOS 버전이 아니라 RAM입니다. v1.20.0부터 선택적 Apple로 로그인과 계정 삭제도 제공합니다.
- 모델 추가: 앱에서 모델 → "Hugging Face에서 추가" → 검색 (예: "phi-4-mini-instruct-Q4_K_M") → 탭하여 다운로드. 모델은 앱의 로컬 저장소에 저장됩니다 (Phi-4 Mini Q4의 경우 ~2.7 GB).
- 생성 속도 (iPhone 16 Pro, 참고용): Phi-4 Mini ~10–15 tok/초, Llama 3.2 3B ~12–18 tok/초, Gemma 3 4B ~7–10 tok/초, Qwen3 1.7B ~18–24 tok/초. 대략적인 참고용 범위이며 PromptQuorum의 측정값이 아니므로, 사용 중인 iPhone의 토큰/초와 메모리를 보고하는 내장 벤치마크를 사용하십시오.
- 기타 기능: Pals(맞춤형 어시스턴트), 기기 내 텍스트 음성 변환, Talents(성능이 충분한 모델을 위한 계산기 및 날짜/시간 도구), 접근 토큰으로 제한 모델(gated model)을 지원하는 Hugging Face 모델 브라우저.
- 이상적인 대상: 계정이 필요 없고 커뮤니티가 공개한 모든 GGUF 모델을 지원하는, App Store에서 설치 가능한 무료 채팅 앱을 원하는 사용자.
💡팁: PocketPal AI의 모델 선택기에는 앱 문서에 따르면 기기 RAM에 맞는 모델을 보여 주는 "추천" 필터가 있습니다. 사용 중인 폰에서 직접 확인하십시오 — 너무 큰 모델은 iOS가 응답 도중에 앱을 종료하게 만들 수 있습니다.
Private LLM: iOS 통합이 있는 유료 선택
Private LLM은 이 가이드의 iPhone용 유료 선택입니다 ($4.99 일회 구매, 구독 없음). App Store에서만 이용할 수 있으며 최적화된 모델의 큐레이션된 라이브러리가 함께 제공됩니다. 차별화 요소는 iOS 통합입니다: 개발사에 따르면 Siri 및 Shortcuts 앱과 직접 연동됩니다. 전체 리뷰: Private LLM 리뷰.
- 무엇인가: 큐레이션된 모델 라이브러리와 깊은 iOS 통합을 갖춘 유료 iOS 앱. Apple Silicon에 최적화된 독점 기기 내 런타임을 사용합니다.
- 설치: App Store → "Private LLM - Local AI Chat" (Numen Technologies Limited). 일회 구매 $4.99 (구독 없음, 목록에 인앱 구매 없음). A12 Bionic 칩 이상의 iOS/iPadOS 17.0 이상이 필요합니다.
- 버전과 마지막 업데이트: v1.9.16, 2026년 9월 14일 릴리스 (App Store 버전 기록). 이전 릴리스는 2026년 7월 9일의 1.9.15였습니다. 릴리스는 2~3개월 간격으로 나오며 3개월 기준선 안이므로 오래됨 경고는 없습니다.
- 큐레이션된 모델 라이브러리: privatellm.app은 iPhone, iPad, Mac 전반에서 140개 이상의 로컬 모델을 제공한다고 밝히며 Llama, Qwen3, Gemma 3, Phi 4 같은 계열을 언급합니다. iPhone에 맞는 모델은 그 일부입니다. PocketPal AI보다 유연성은 낮지만 모델이 앱의 런타임에 맞게 사전 최적화되어 있습니다.
- Shortcuts: 개발사에 따르면 Private LLM은 Shortcuts 앱과 연동되며 x-callback-url 사양을 지원하는 다른 앱으로 응답을 전달할 수 있습니다. 홈 화면 버튼이나 NFC 태그에서 로컬 AI를 실행하는 데 유용합니다.
- Siri 통합: 개발사는 Siri 통합을 명시하며, 기기 내 모델로 전달된 프롬프트는 인터넷 연결 없이 작동합니다 (인터넷은 첫 모델 다운로드에만 필요).
💡팁: privatellm.app에 따르면 $4.99 한 번 구매로 iPhone, iPad, Mac을 모두 사용할 수 있으며, App Store 목록은 가족 공유로 최대 6명의 가족 구성원이 사용할 수 있다고 안내합니다. 구독과 인앱 구매는 표시되어 있지 않아 — 표시된 가격이 총 비용입니다. 개발사는 계정, 추적, 로그가 없다고 밝힙니다.
Locally AI: LM Studio의 무료 MLX 앱
Locally AI는 LM Studio 팀이 개발한 (Element Labs Inc 명의로 등록) 무료 채팅 앱(목록에 따르면 데이터를 수집하지 않음)으로, llama.cpp 대신 Apple 자체의 MLX 프레임워크를 기반으로 합니다. Apple의 기기 내 파운데이션 모델을 채팅 인터페이스로 노출하는 이 가이드의 유일한 앱입니다. 전체 리뷰: Locally AI 리뷰.
- 무엇인가: 추론에 Apple MLX를 사용하는 iOS/iPadOS/macOS 앱으로, 데스크톱 LM Studio 앱을 만든 팀이 개발합니다.
- 설치: App Store → "Locally AI". 무료, 인앱 구매 없음(목록 기준), 계정 불필요(목록 기준), 오프라인 실행.
- 버전과 마지막 업데이트: v1.66.0, 2026년 10월 15일 릴리스 (App Store 버전 기록). 2026년에는 한 달에 약 한 번 릴리스되며 오래됨 경고는 없습니다.
- 모델 라이브러리: Llama 3.2, Gemma 2/3/4, Qwen 3 및 3.5, DeepSeek, LFM 2.5, Bonsai, Ministral 3, Apple Foundation Models — MLC Chat보다 더 넓고 최신인 카탈로그.
- iOS Shortcuts: Shortcuts 작업을 제공하며, Private LLM의 자동화 지원과 동등한 수준을 무료로 제공합니다.
- LM Link: Mac에서 실행 중인 LM Studio가 종단 간 암호화 연결이라고 설명하는 방식으로 연동하는 선택적 기능으로, 필요할 때 iPhone 앱이 홈 머신의 더 큰 모델로 작업을 넘길 수 있게 합니다.
- 요구 사항: iOS/iPadOS 18.1 이상 (Mac 버전은 macOS 26.0 이상). Apple Silicon급 효율의 이점은 iPhone 15 Pro 이상에서 가장 큽니다.
💡팁: Locally AI는 이 가이드에서 Apple 자체의 기기 내 파운데이션 모델을 일반적인 채팅 창 뒤에 배치할 수 있는 유일한 앱입니다 — 작문 도구 메뉴를 뒤지지 않고 Apple Intelligence의 모델이 무엇을 할 수 있는지 테스트하고 싶을 때 유용합니다. 서드파티 GGUF 수준의 유연성이 필요하다면 PocketPal AI가 여전히 더 큰 모델 카탈로그를 보유하고 있습니다.
Google AI Edge Gallery: Google의 무료 Gemma 4 앱
Google AI Edge Gallery는 Gemma 4 모델을 폰에서 실행하기 위한 Google의 무료 앱이며, iPhone App Store에서 이용할 수 있습니다. 스토어 목록에는 사고 모드를 갖춘 AI 채팅, 에이전트 스킬, 이미지 및 오디오 입력, Prompt Lab, 모델 벤치마킹이 표시됩니다. Google은 이 앱이 활발히 개발 중이라고 밝힙니다. 전체 리뷰: Google AI Edge Gallery 리뷰.
- 무엇인가: Google의 LiteRT-LM 런타임 기반의 Google 기기 내 AI 쇼케이스 앱. 무료이며 인앱 구매는 목록에 없습니다.
- 설치: App Store → "Google AI Edge Gallery". iOS 17.0 이상이 필요합니다. 모델은 앱 안에서 별도로 다운로드합니다.
- 버전과 마지막 업데이트: v1.0.13, 2026년 10월 8일 릴리스 (App Store 버전 기록). Gemma 4 지원은 2026년 4월 3일 v1.0.2에서 추가되었으며 오래됨 경고는 없습니다.
- 모델: Gemma 4 계열 (E2B와 E4B가 폰 크기 변형이며, Google은 LiteRT-LM 파일을 약 2.58 GB와 3.65 GB로 안내), EmbeddingGemma 2, FunctionGemma 270M. LiteRT-LM 형식의 모델은 Hugging Face에서 가져올 수도 있습니다.
- 기능: 사고 모드(Gemma 4 모델 한정), 에이전트 스킬(예: Wikipedia 검색과 지도, 커뮤니티 스킬 포함), 이미지 질문, 오디오 받아쓰기, Prompt Lab, 모델 벤치마킹.
- 제한: LiteRT-LM 모델만 지원하며 GGUF나 MLX는 지원하지 않습니다. 목록에는 Shortcuts나 Siri 언급이 없으며, PromptQuorum에는 이 앱의 속도 수치가 없습니다.
- 이상적인 대상: 눈에 보이는 추론 모드와 에이전트 도구를 갖춘 Google 자체의 Gemma 4를 무료로 사용하려는 사용자.
💡팁: Google은 iPhone 17 Pro에서 Gemma 4 E2B의 최대 메모리를 CPU 기준 약 607 MB, GPU 기준 약 1,450 MB로 보고합니다 (Google LiteRT-LM Gemma 4 페이지의 벤더 수치이며 PromptQuorum이 다시 측정한 값은 아닙니다). E2B는 대부분의 폰에서 현실적인 출발점이고, E4B는 8 GB 이상 iPhone에 적합합니다.
MLC Chat: Apple Silicon 최적화
오래됨 경고: MLC Chat iPhone 앱은 2024년 9월 27일의 버전 1.6 이후 업데이트가 없으며 (2년 이상), 유지보수되지 않을 수 있으니 의존하기 전에 확인하십시오. MLC LLM 엔진 저장소 자체는 GitHub에서 여전히 활발합니다 (마지막 활동 2026년 10월 6일). MLC Chat은 무료, 오픈 소스이며 표준 GGUF 대신 MLC LLM 도구 체인으로 컴파일된 모델을 실행하며, 카탈로그는 PocketPal AI나 Locally AI를 따라잡지 못했습니다. 전체 리뷰: MLC Chat 리뷰.
- 무엇인가: Apple Silicon에서 MLC LLM의 Metal 가속 추론을 시연하는 MLC LLM 프로젝트의 iOS 참조 앱.
- 설치: App Store → "MLC Chat". 무료. iOS/iPadOS 17.0 이상이 필요합니다.
- 버전과 마지막 업데이트: v1.6, 2024년 9월 27일 릴리스 (App Store 버전 기록, Llama 3.2 3B 추가). 이전: 1.5에서 Gemma 2 2B 추가 (2024년 8월), 1.4에서 Phi-3, Mistral v3, Qwen2 추가 (2024년 6월). 마지막 iPhone 업데이트가 2년 이상 전이므로 오래됨 경고가 켜져 있습니다.
- 속도 (프로젝트의 주장, 여기서 측정하지 않음): MLC LLM 프로젝트는 Metal 가속 엔진이 같은 iPhone의 llama.cpp 기반 앱보다 빠르다고 설명합니다. 그러나 앱 자체의 모델 목록이 Phi-4 Mini, Gemma 3 같은 현재 권장 모델보다 앞선 시기의 것이어서, 직접 컴파일한 빌드 없이는 2026년 권장 모델로 이 이점을 검증할 수 없습니다.
- 모델 라이브러리: 앱이 정체되기 전에 MLC LLM 프로젝트가 컴파일한 모델로 한정됩니다 — Llama 3.2 3B, Gemma 2 2B, Phi-3, Mistral v3, Qwen2 및 유사한 2024년대 릴리스. 모든 Hugging Face GGUF가 작동하는 것은 아니며, App Store 빌드에는 현세대 소형 모델이 들어 있지 않습니다.
- 이상적인 대상: 이미 MLC LLM 도구 체인에 투자했고 직접 모델을 컴파일할 의향이 있는 개발자, 또는 앱에 이미 들어 있는 2025년 이전 모델이 꼭 필요한 사용자.
⚠️경고: MLC Chat의 App Store 빌드가 2024년 9월 27일 이후 업데이트되지 않았으므로, 선택기에 Phi-4 Mini, Qwen3, Gemma 3이 나타나리라고 기대하지 마십시오. 지금 Metal급 GPU 효율로 현세대 모델을 원한다면, Locally AI (Apple MLX), PocketPal AI (Metal Performance Shaders를 쓰는 llama.cpp), Google AI Edge Gallery (Gemma 4)가 활발히 유지되는 대안입니다.
LLM Farm: App Store에는 없지만 소스는 계속 제공됩니다
오래됨 경고: LLM Farm의 마지막 릴리스(1.4.3)는 2025년 1월 27일이었고 마지막 코드 푸시는 2026년 1월 30일로, 거의 9개월 동안 업데이트가 없어 유지보수되지 않을 수 있습니다. PromptQuorum의 해당 프로젝트 리뷰는 App Store에서의 삭제 시점을 2025년 8월로 봅니다. GitHub README는 App Store와 TestFlight 두 곳 모두에서 앱이 "일시적으로 이용 불가"라고 설명합니다. 프로젝트 (GitHub: guinmoon/LLMFarm)는 여전히 오픈 소스이며 2026년 10월까지 GitHub 이슈 활동이 있었지만, 신규 사용자는 더 이상 App Store에서 설치할 수 없고 Xcode로 소스 코드에서 빌드해야 합니다 (README: macOS 13+ 및 iOS 16+). 전체 리뷰: LLM Farm 리뷰.
- 무엇인가: 프로젝트 유지보수자가 만든 iOS 앱으로, 폭넓은 구성 옵션과 함께 GGUF 모델을 실행하며 이전에는 App Store에서 배포되었습니다.
- 현재 이용 가능 여부: 이번 갱신 시점 기준으로 App Store나 TestFlight에서 설치할 수 없습니다. 소스 코드는 계속 공개되어 있으며 빌드할 수 있습니다.
- 소스에서 빌드: 저장소를 클론하고 Xcode에서 열어 무료 또는 유료 Apple 개발자 계정으로 기기에 빌드합니다 — App Store 목록이 없는 오픈 소스 iOS 앱의 표준 사이드로딩 방식입니다.
- 노출되는 구성 (빌드 시): temperature, top-p, top-k, mirostat 샘플링, 반복 페널티, 모델별 시스템 프롬프트, 채팅 템플릿 선택, 컨텍스트 윈도우 길이.
- 이상적인 대상: Xcode에서 앱을 소스로 빌드하는 데 익숙하고 mirostat 샘플링 제어가 특별히 필요한 개발자. 그 외의 모든 사용자는 App Store에서 완전히 설치할 수 있고 무료인 PocketPal AI나 Locally AI를 사용하십시오.
⚠️경고: LLM Farm의 App Store 링크가 작동하리라고 기대하지 마십시오 — 다른 곳에서 발견한 그런 링크는 오래된 것으로 보십시오. 소스 빌드에는 Xcode와 iOS 코드 서명에 대한 기본 지식이 필요합니다. 그것이 원하는 것보다 설정 부담이 크다면, PocketPal AI가 App Store를 벗어나지 않고도 동일한 "유연한 무료 채팅 앱" 용도를 다룹니다.
Apple Intelligence: 시스템 내장 기기 내 AI
Apple Intelligence는 iPhone 15 Pro 이상 (iPhone 15 Pro 세대, 보도상 8 GB RAM이며 Apple은 RAM을 공개하지 않음)에서 Apple 자체의 ~3B 파운데이션 모델을 기기 내에서 실행합니다. 기본적으로 채팅 앱이 아니며, Mail(스마트 답장), 메시지(작문 도구), 메모(요약), 알림 요약의 시스템 기능을 지원합니다. iOS 26부터 Apple의 Foundation Models 프레임워크로 서드파티 개발자가 같은 기기 내 모델을 직접 호출할 수 있으며, Locally AI 같은 앱은 이를 이용해 그 위에 실제 채팅 인터페이스를 제공합니다. iOS 27은 프레임워크를 확장합니다: Apple의 개발자 가이드에 따르면 앱은 Apple 자체 모델과 클라우드 모델을 포함해 언어 모델 프로토콜을 따르는 모든 언어 모델을 사용할 수 있습니다.
- 위치: iOS 18+에 통합 (Foundation Models 프레임워크는 iOS 26에서 추가). 설정 → Apple Intelligence 및 Siri에서 활성화합니다.
- 하드웨어 요구 사항: iPhone 15 Pro / 15 Pro Max, iPhone 16 시리즈, iPhone 16e, iPhone 17 시리즈, 그리고 2026년 iPhone 18 Pro, 18 Pro Max, iPhone Duo (A20 Pro). 이전 iPhone (14 이하)은 Apple Intelligence를 지원하지 않습니다. 구매 전에 iOS 27의 Apple 최신 호환 목록을 확인하십시오.
- Siri AI (iOS 27): Apple은 Siri AI가 iOS 27에서 베타로 제공되며, 영어를 먼저 지원하고, iOS에서는 처음에 EU에서 이용할 수 없으며, 일부 서버 측 기능에는 일일 사용 한도가 적용된다고 설명합니다. 이 가이드의 기기 내 채팅 앱과는 별개입니다.
- 기기 내 기능: 모든 텍스트 입력란의 작문 도구(다시 쓰기, 요약, 교정), Mail과 메시지의 스마트 답장, 알림 요약, Genmoji 생성.
- Foundation Models 프레임워크 (iOS 26+): 몇 줄의 코드로 같은 기기 내 모델에 직접 접근하게 해 주는 네이티브 Swift API — Locally AI가 이를 채팅 옵션으로 제공하는 방식이며, Shortcuts의 "모델 사용" 작업이 프롬프트를 이 모델, Private Cloud Compute, 또는 ChatGPT로 보낼 수 있는 방식이기도 합니다.
- Private Cloud Compute: 기기 내 모델의 능력을 넘는 작업의 경우 Apple Intelligence는 요청을 Private Cloud Compute (PCC)로 보낼 수 있습니다 — Apple이 사용자 데이터를 보관하지 않는다고 밝히는 더 큰 모델을 실행하는 Apple 운영 서버입니다. 기기에서 사용할 수 있는 설정은 Apple의 Apple Intelligence 및 개인정보 보호 문서를 참고하십시오.
- 채팅 앱과의 관계: Apple Intelligence는 대체가 아니라 보완입니다. 시스템 기능은 iOS 앱 안에서의 텍스트 다시 쓰기와 요약을 처리하고, PocketPal AI, Private LLM, Locally AI, MLC Chat은 임의의 질문을 위한 전용 채팅 인터페이스를 제공합니다 — 이제 Locally AI는 같은 종류의 인터페이스 뒤에 Apple 자체 모델을 둘 수 있습니다.
💡팁: Apple Intelligence만 필요하다면 (이메일 다시 쓰기, 알림 요약) 별도의 채팅 앱이 필요하지 않습니다. "양자 터널링을 쉽게 설명해 줘"나 "X에 대한 프로젝트 계획 초안을 써 줘" 같은 질문을 모델에 하고 싶다면 채팅 앱을 설치하십시오 — PocketPal AI 같은 전용 앱이나, Apple 자체의 기기 내 모델 앞에 채팅 창을 둘 수 있는 Locally AI가 있습니다.
MemoryAI: 편집 가능한 메모리를 갖춘 오프라인 채팅(미측정)
MemoryAI는 iPhone용 무료 오프라인 채팅 앱으로, 문서 질의응답, 기기 안에서 편집할 수 있는 메모리, PIN으로 잠그는 키즈 모드를 갖추고 있습니다. 주요 비교 이후에 추가되었기 때문에 비교표에는 없고 저희 테스트 대상도 아니었습니다.
- 모델 라이브러리: 모델은 앱 안에서 내려받으며(각 0.3–4GB), Hugging Face에서 직접 만든 GGUF 파일을 가져올 수 있습니다. 추론 엔진은 llama.cpp와 Google의 LiteRT 두 가지를 씁니다.
- 기능: 문서 질의응답, 열어서 편집·삭제할 수 있는 에이전트 메모리, 핸즈프리 음성(기기 내 음성 입력과 읽어주기), 비전 모델을 이용한 이미지 이해, 부모 PIN으로 잠그는 키즈 모드.
- 요구 사항과 가격: iOS 16.4 이상, RAM 4GB 이상. 무료이며 광고, 구독, 인앱 구매가 없습니다.
- 개인정보와 라이선스: 모델을 내려받은 뒤에는 채팅, 문서, 메모리가 기기에 남습니다. 앱은 사용 이벤트와 충돌 보고서를 전송하며(개발자에 따르면 채팅 내용은 포함되지 않음), 클로즈드 소스입니다.
- 설치 경로: App Store. 2026년 3월 30일에 처음 출시된 비교적 새로운 앱입니다. App Store에는 1.0.60이 게재되어 있습니다.
💡팁: 위 내용은 스토어 정보, 개인정보 처리방침, 그리고 저희 글을 검토한 개발자의 설명에 근거합니다. MemoryAI를 저희 테스트 폰에서 직접 측정하지는 않았습니다. 자세한 내용은 MemoryAI 리뷰를 참고하세요.
fullmoon: Apple MLX 기반 무료 오픈소스 채팅 앱(2025년 초 이후 릴리스 없음)
fullmoon은 Apple의 MLX로 소형 모델을 실행하는 MIT 라이선스의 무료 오프라인 채팅 앱(iPhone·iPad·Mac)이지만, 2025년 1월 28일 이후 릴리스가 없고 2025년 5월 5일 이후 코드 변경도 없어 유지보수가 중단되었을 수 있습니다. 주요 비교 이후에 추가되어 우리 테스트에는 포함되지 않았습니다.
- 모델: 웹사이트에 따르면 Llama 3.2 1B와 3B, 그리고 두 가지 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 빌드(각 0.7–1.9 GB).
- 기능: 편집 가능한 시스템 프롬프트, 테마와 글꼴, 단축어 동작이 있으며 채팅 기록은 기기에 저장됩니다(README).
- 요구 사항과 가격: iOS 17.6 이상, 모델을 내려받기 전 31.6 MB. 내려받기는 무료입니다.
- 개인정보와 라이선스: 방침은 아무것도 수집하지 않는다고 하면서 수집 정보의 용도도 나열해 스스로 모순됩니다. 소스 코드는 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다.
- 입수 경로: App Store(버전 1.2.0). 웹사이트에는 더 새로운 빌드용 TestFlight 링크도 있습니다.
💡팁: 위 내용은 개발사 웹사이트, App Store 페이지, 개인정보 처리방침, 공개 저장소에서 가져온 것이며 fullmoon을 우리 테스트 기기에서 실행해 보지는 않았습니다. 자세한 내용: fullmoon 리뷰.
Cloak: Local AI: 1회 구매형 오프라인 채팅(미측정)
Cloak: Local AI는 음성 메모와 주간 Recap을 갖춘 iPhone·iPad용 1회 구매형 오프라인 채팅 앱입니다. 주요 비교 이후에 추가되어 속도 수치에 포함되지 않았고 우리의 테스트 대상도 아니었습니다.
- 모델 라이브러리: 초기 설정 중 Hugging Face에서 추천 모델 하나를 내려받습니다. 모델 선택기는 없고 모델 이름과 크기는 공개되어 있지 않습니다.
- 기능: 기기에 저장되는 여러 채팅 스레드, 사용자 지정 시스템 프롬프트, 메모나 채팅으로 바꿀 수 있는 음성 메모, 사진·위치·음성 메모로 지난 7일을 요약하는 Recap. 별도의 Mac 버전 Cloak: Local AI Chat은 채팅만 제공합니다.
- 요구 사항과 가격: iOS 또는 iPadOS 18.0 이상. 한국 스토어에서 ₩3,300의 1회 구매이며 구독은 없고 앱 내 구입도 표시되어 있지 않습니다.
- 개인정보와 라이선스: 방침에 따르면 모델을 내려받은 뒤 대화는 기기에 남습니다. iPhone 버전은 선택 사항인 설정 설문 응답을 보내고, 켠 경우에만 일별 기능 사용 횟수를 보냅니다. 비공개 소스입니다.
- 설치 경로: App Store. 2026년 6월 25일 처음 출시되었고, App Store에는 2026년 10월 27일에 출시된 버전 1.2.9가 표시됩니다.
💡팁: 위 내용은 App Store 페이지, Polyaura 웹사이트, 개인정보 처리방침에서 가져왔습니다. 개발자에게는 연락하지 않았고 테스트용 휴대전화에서 Cloak를 측정하지도 않았습니다. 자세한 내용은 Cloak: Local AI 리뷰를 참고하십시오.
Reins: 직접 운영하는 Ollama·LM Studio 서버용 채팅 클라이언트(미측정)
Reins는 직접 운영하는 Ollama, LM Studio 또는 OpenAI 호환 서버에 연결하는 무료 iPhone·iPad 채팅 앱이며, 버전 2부터는 기기에서 MLX 모델도 실행할 수 있습니다. 주요 비교 이후에 추가되었으므로 비교표에는 없고 저희 테스트에도 포함되지 않았습니다.
- 모델 라이브러리: 기기 내 MLX 모델은 앱 안에서 Hugging Face로부터 내려받으며, 임의의 MLX 모델을 검색해 내려받을 수 있습니다. Apple Foundation Models도 지원합니다.
- 기능: 도구 호출, API 키가 필요 없는 내장 웹 검색, 이미지·PDF·CSV·텍스트 첨부, 채팅 분기, 사고 모드, 임시 채팅.
- 요구 사항과 가격: iOS 17.0 이상(백그라운드 생성에는 iOS 26 필요). 다운로드는 무료이며 Reins Pro는 월간·연간·평생 앱 내 구입입니다. Pro가 무엇을 여는지는 출처에 나와 있지 않습니다.
- 개인정보와 라이선스: 개발자에 따르면 로그인, 분석, 데이터 수집이 없습니다. 버전 2는 비공개 소스이며 공개 저장소에는 버전 1.3.4까지의 코드만 있습니다.
- 설치 경로: App Store. App Store에는 2026년 10월 21일에 출시된 버전 2.3.3이 표시됩니다.
💡팁: 위 내용은 App Store 페이지와 개발자의 웹사이트·정책에 근거하며, 저희 테스트 휴대폰에서 Reins를 측정하지는 않았습니다. 자세한 내용: Reins 리뷰.
iPhone 등급별 모델
모델 크기의 상한을 정하는 것은 칩 세대가 아니라 iPhone의 RAM입니다. 6 GB iPhone (14 Pro, 15)은 1.7B 모델을 무리 없이 실행할 수 있고, 8 GB 이상 iPhone (15 Pro, 16 시리즈, 16e, 17 시리즈)은 3B–4B 모델을 무리 없이, 7B 모델을 느리게 실행합니다. Phi-4 Mini와 함께 시도해 볼 만한 더 새로운 소형 모델: Gemma 4 E2B와 E4B (Google, 2026년 4월; LiteRT-LM 파일로 약 2.58 GB와 3.65 GB), 그리고 Qwen3.5 소형 시리즈 (Alibaba, 2026년 3월; 0.8B, 2B, 4B, 9B, Artificial Analysis 요약에 따르면 Apache 2.0). PromptQuorum에는 이 모델들의 속도 수치가 없으며, Locally AI와 Google AI Edge Gallery가 직접 제공합니다. 모바일에 국한되지 않은 모든 하드웨어의 모델 현황은 2026년 최고의 로컬 LLM을 참조하십시오.
iPhone 등급 (연도, RAM) | 권장 모델 | 다운로드 크기 | 대략적 속도(참고용) |
|---|---|---|---|
| iPhone 18 Pro / Pro Max (2026, 보도상 ~12 GB) | 17 Pro와 동일하게 시작. Apple이 RAM 미공개 | ~2.5–3.7 GB | 수치 없음 |
| iPhone 17 Pro / 17 Pro Max (2025, 12 GB) | Phi-4 Mini / Llama 3.2 3B / Gemma 4 E4B | ~2.5–3.7 GB | ~13–20 tok/초 (Phi-4 Mini) |
| iPhone 16 시리즈 / 16e / 17 (2024–2025, 8 GB) | Phi-4 Mini (3.8B Q4_K_M) 또는 Gemma 4 E2B | ~2.6–2.7 GB | ~10–15 tok/초 (Phi-4 Mini) |
| iPhone 15 Pro / Pro Max (2023, 8 GB) | Phi-4 Mini (3.8B Q4_K_M) | ~2.7 GB | ~8–12 tok/초 |
| iPhone 13 Pro / 14 Pro / Pro Max (6 GB) | Qwen3 1.7B 또는 SmolLM 2 1.7B (Q4_K_M) | ~1.1 GB | ~15–20 tok/초 |
| iPhone 14 / 14 Plus / 15 / 15 Plus (6 GB) | Qwen3 1.7B 또는 SmolLM 2 1.7B (Q4_K_M) | ~1.1 GB | ~12–18 tok/초 |
| iPhone 13 / 12 / SE / 이전 (4 GB) | 기기 내 LLM에 권장하지 않음 | — | — |
💡팁: 6 GB의 구형 iPhone에는 Qwen3 1.7B 또는 SmolLM 2 1.7B (HuggingFace)가 2026년에 합리적인 선택이며, Qwen3.5 2B와 Gemma 4 E2B는 같은 크기 등급의 더 새로운 옵션입니다. 이 정도로 작은 모델은 일관성 있는 짧은 응답(1–3 단락)을 만들지만 다단계 추론에는 어려움을 겪습니다. 6 GB iPhone에는 Phi-4 Mini를 설치하지 마십시오 — 이론상 들어가지만 다른 메모리 압박이 생기면 iOS가 앱을 종료합니다. 표의 속도 수치는 Phi-4 Mini, Llama 3.2 3B, Qwen3 1.7B에 대한 반올림된 참고용 범위이며 앱 버전이나 테스트 날짜에 연결되어 있지 않고, Gemma 4와 Qwen3.5는 여기에 수치가 없습니다. Apple 제품 페이지에는 iPhone RAM이 명시되어 있지 않습니다. 여기의 RAM 수치는 널리 알려진 사양이며, 18 Pro의 ~12 GB는 언론 보도에서 가져온 수치입니다.
배터리 소모와 열 제한
iPhone의 기기 내 LLM 추론은 CPU/GPU 부하가 크고 열을 발생시킵니다. 대략적인 기준(대략적인 참고용이며 PromptQuorum의 측정값이 아님)으로, 활성 추론은 ~3–5 W를 소비하며, 지속적인 생성은 칩을 제한하고 iPhone 16 Pro에서 시간당 대략 20–30%의 배터리를 소모할 수 있습니다.
- 배터리 소모 (활성 채팅, 참고용): Phi-4 Mini를 실행하는 iPhone 16 Pro에서 시간당 ~20–30%.
- 지속적인 생성은 열 제한을 유발할 수 있습니다. 칩이 뜨거워지면 iOS가 클록 속도를 낮추어 토큰/초가 떨어집니다. 시작 시점과 속도 저하 폭은 폰, 케이스, 충전 여부, 실내 온도에 따라 달라지며 PromptQuorum은 이를 측정하지 않았습니다. 폰을 식히면 속도가 복원됩니다.
- 완화 방법: 긴 추론 세션 중에는 열 방출을 위해 iPhone을 (손이나 주머니가 아니라) 단단한 표면 위에 앞면을 위로 놓으십시오. 패시브 방열 케이스가 도움이 되지만 짧은 상호작용에는 거의 필요하지 않습니다.
- 유휴 소모: 생성 후 채팅 앱을 백그라운드에 열어 두면 RAM은 할당된 채로 남지만 추론은 실행되지 않으므로 배터리 영향은 미미합니다. 앱을 완전히 종료하면 ~3 GB의 RAM이 회수됩니다.
- 추론 중 MagSafe 충전: 생성 중 충전은 발열을 높일 수 있습니다. 기기가 따뜻해지면 충전이나 생성을 멈추거나 충전은 나중에 하십시오.
⚠️경고: 직사광선 아래나 뜨거운 차 안에서 iPhone의 기기 내 LLM 추론을 실행하지 마십시오. 직사광선 아래나 뜨거운 차 안에서는 칩이 열 한계에 더 빨리 도달해 제한이 걸리고 Apple의 "iPhone을 식혀야 합니다" 경고가 나타날 수 있습니다. 보통 앱이 종료되기보다 생성 속도가 느려집니다.
iOS Shortcuts, Siri 및 사이드로딩
iOS 통합은 앱마다 크게 다릅니다. Private LLM과 Locally AI는 모두 Shortcuts를 지원합니다. PocketPal AI, Google AI Edge Gallery, MLC Chat은 README나 App Store 목록에 Shortcuts나 Siri 통합이 언급되지 않은 독립형 채팅 앱입니다.
Private LLM Shortcut: 선택한 텍스트 요약
“1. 작업: "선택한 텍스트 가져오기" (iOS 공유 시트 입력). 2. 작업: Private LLM 텍스트 생성 (Private LLM 앱의 Shortcuts 작업에서) → 프롬프트: "다음 텍스트를 세 개의 글머리 기호로 요약해 줘: [선택한 텍스트]" → 앱에 설치된 모델을 선택. 3. 작업: "결과 보기" 또는 "클립보드에 복사". 공유 시트에 추가하면 모든 앱의 선택한 텍스트에서 WiFi 없이 실행할 수 있습니다. 작업 이름은 개발사의 설명을 따른 것이며 앱 버전에 따라 다를 수 있습니다.”
Apple Intelligence Shortcut: 어조에 맞게 다시 쓰기
“1. 작업: "클립보드 가져오기". 2. 작업: "모델 사용" → 모델: 기기 내 → 프롬프트: "이것을 전문적이고 간결한 어조로 다시 써 줘: [클립보드]". 3. 작업: "클립보드에 복사". 잠금 화면 위젯에 지정하면 복사한 모든 내용을 한 번의 탭으로 다시 쓸 수 있습니다.”
- Private LLM은 개발사에 따르면 Shortcuts 및 Siri와 연동되며 x-callback-url을 지원하는 앱으로 응답을 전달할 수 있습니다. 여기 있는 채팅 앱 중 가장 iOS 네이티브합니다.
- Locally AI는 무료로 Shortcuts 작업을 제공하며, Foundation Models 프레임워크 통합을 통해 Shortcut을 Apple 자체의 기기 내 파운데이션 모델로 보낼 수 있습니다 — Siri 음성 트리거는 없지만 비용 없이 Shortcuts 자동화를 사용할 수 있습니다.
- PocketPal AI는 독립형 채팅 앱입니다 — README에 Shortcuts 작업이나 Siri 통합이 언급되어 있지 않습니다. 앱을 열어 채팅합니다.
- Google AI Edge Gallery는 독립형 채팅 및 데모 앱입니다 — App Store 목록에 Shortcuts 작업이나 Siri 통합이 언급되어 있지 않습니다.
- MLC Chat은 MLC LLM 프로젝트의 참조 앱입니다 — iOS 통합은 최소한이고 2024년 9월 이후 iPhone 업데이트가 없습니다. Shortcuts 작업이 없습니다.
- LLM Farm은 현재 App Store에 없으며, 소스에서 빌드해도 Shortcuts 작업이 없습니다.
- Apple Intelligence는 "모델 사용" 작업 (iOS 18.4+, iOS 26에서 Foundation Models 프레임워크와 함께 확장)으로 iOS Shortcuts와 통합됩니다. 이는 프롬프트를 기기 내 모델, Private Cloud Compute, 또는 ChatGPT(설정 가능)로 보냅니다. 기기 내 출력은 다른 Shortcuts 작업에 연결할 수 있습니다.
- 사이드로딩: PocketPal AI, Private LLM, Locally AI, Google AI Edge Gallery, MLC Chat은 App Store에 있으며 사이드로딩이나 탈옥이 필요 없습니다. Apple Intelligence는 iOS에 내장되어 있습니다. LLM Farm만 예외로, 이제 설치하려면 Xcode에서 소스로 빌드해야 합니다. EU에는 DMA에 따른 대안 앱 마켓플레이스가 있지만 어떤 앱을 제공할지는 각 개발자가 정하므로, 개발자의 공식 채널에서 설치하십시오. 이 앱들 중 대안 마켓플레이스가 필요한 것은 없습니다.
💡팁: 운전이나 요리 중 핸즈프리로 사용하려면, Private LLM은 개발사가 Siri 통합을 명시하는 이 가이드의 유일한 채팅 앱이며, 이를 통해 폰을 만지지 않고 사용할 수 있습니다. Apple Intelligence는 Siri를 통한 음성을 지원하지만 시스템 작업 (작문, 요약, 앱 작업)에만 해당하며 채팅 앱처럼 일반 Q&A를 제공하지는 않습니다.
흔한 실수
- iPhone의 RAM이 허용하는 것보다 큰 모델을 설치하는 것. 8 GB iPhone에서 7B 모델은 채팅에 쓰기에는 너무 느린 경우가 많고 iOS가 다른 앱을 위해 메모리를 회수할 때 종료될 수 있습니다. 먼저 PocketPal AI의 내장 벤치마크로 측정해 보십시오. iPhone 등급에 권장되는 모델을 따르십시오 (8 GB 기기에는 3B–4B, 6 GB 기기에는 1.7B).
- 기기 내 모델에 클라우드 AI 수준의 품질을 기대하는 것. Phi-4 Mini (3.8B)는 크기에 비해 인상적이지만 GPT-5.5는 아닙니다. 채팅, 요약, 초안 작성, 간단한 Q&A에 사용하고, 다단계 추론, 복잡한 코드 생성, 섬세한 창작 글쓰기에는 사용하지 마십시오.
- 직사광선이나 뜨거운 차 안에서 추론을 실행하는 것. 열 제한이 빠르게 시작될 수 있고, 생성이 느려지며 "iPhone을 식혀야 합니다" 경고가 나타날 수 있습니다. 실온에서 추론을 실행하십시오.
- 각각 3 GB 모델이 있는 채팅 앱을 3개 이상 설치해 두는 것. 중복 모델로 ~10 GB의 저장 공간을 소모하게 됩니다. 앱 하나와 모델 하나를 고르고, 필요하다고 확신할 때까지 나머지는 삭제하십시오.
- Apple Intelligence에는 채팅 인터페이스가 전혀 없다고 가정하는 것. iOS 18까지는 맞았지만, iOS 26부터 Locally AI 같은 앱은 Foundation Models 프레임워크를 통해 Apple의 기기 내 모델 앞에 실제 채팅 창을 둘 수 있습니다. 시스템 기능 (작문 도구, 스마트 답장)은 여전히 그 자체로 채팅 UI가 아닙니다.
- App Store에서 LLM Farm을 찾는 것. 현재 App Store에 없습니다 (PromptQuorum의 LLM Farm 리뷰는 삭제 시점을 2025년 8월로 봅니다). App Store에서 검색하면 시간만 낭비하게 됩니다. 같은 무료/유연 용도에는 PocketPal AI를 사용하고, 노출된 mirostat 제어가 꼭 필요하다면 Xcode에서 LLM Farm을 소스로 빌드하십시오.
- "무료"가 결제가 없다는 뜻이라고 가정하는 것. PocketPal AI는 로컬 채팅은 무료이지만 선택적 프리미엄 콘텐츠(Pals와 "PocketPal Plus")를 판매하고, Locally AI와 Google AI Edge Gallery는 인앱 구매가 없다고 표시되어 있습니다. 설치 전에 목록의 인앱 구매 항목을 확인하십시오 (PocketPal AI의 미국 App Store 목록은 2026-10-23에 18세 이상 등급으로 표시되었습니다).
- 속도 표만 보고 모델을 판단하는 것. 이 가이드의 토큰/초 범위는 참고용이며 Gemma 4, Qwen3.5 같은 더 새로운 모델은 포함되어 있지 않습니다. 이미 다운로드한 모델을 삭제하기 전에 PocketPal AI의 벤치마크에서 두 모델에 같은 프롬프트를 실행해 보십시오.
출처
- PocketPal AI — github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai (README, MIT 라이선스, 2026년 10월 19일 릴리스 v1.20.1) 및 App Store 목록 (버전 기록, 인앱 구매, 연령 등급, iOS 15.1+). 2026-10-23 확인.
- Private LLM — App Store 목록 (v1.9.16, $4.99, iOS 17.0+, 가족 공유) 및 privatellm.app (Siri 및 Shortcuts, 모델 목록, iPhone·iPad·Mac 한 번 구매). 2026-10-23 확인.
- Locally AI — App Store 목록 (v1.66.0, 무료, Element Labs Inc, iOS 18.1+; LM Studio 팀) 및 lmstudio.ai/locally (LM Link). 2026-10-23 확인.
- Google AI Edge Gallery — App Store 목록 (v1.0.13, 무료, iOS 17.0+, Gemma 4, 에이전트 스킬, 사고 모드), github.com/google-ai-edge/gallery 및 Google의 LiteRT-LM Gemma 4 페이지 (E2B/E4B 파일 크기와 메모리, 벤더 수치). 2026-10-23 확인.
- MLC Chat / MLC LLM 프로젝트 — App Store 목록 (v1.6, 2024년 9월 27일, 버전 기록), llm.mlc.ai 및 github.com/mlc-ai/mlc-llm (엔진 저장소). 2026-10-23 확인.
- LLM Farm — github.com/guinmoon/LLMFarm (README: TestFlight와 App Store에서 "일시적으로 이용 불가"; 2025년 1월 27일 릴리스 1.4.3; 2026년 1월 30일 마지막 푸시) 및 2025년 8월 삭제에 관한 PromptQuorum LLM Farm 리뷰. 2026-10-23 확인.
- Apple Intelligence 및 기기 내 파운데이션 모델 — Apple Machine Learning Research, What's new in iOS 27 개발자 가이드 (Foundation Models 프레임워크), iPhone 18 Pro 페이지 (A20 Pro, 듀얼 16코어 Neural Engine, Siri AI 베타, RAM 수치 없음) 및 iPhone Duo 페이지. 2026-10-23 확인.
- Qwen3.5 소형 시리즈 (0.8B–9B, 2026년 3월) — Artificial Analysis 요약.
자주 묻는 질문
iPhone이 정말 7B 모델을 실행할 수 있습니까?
기술적으로는 iPhone 15 Pro 이상 (8 GB RAM)에서 가능하지만 쓸 만한 속도는 아닙니다. iPhone 16 Pro에서 7B Q4 모델은 편안한 채팅에 쓰기에는 너무 느린 경우가 많습니다(참고용). 또한 다른 앱이 메모리를 필요로 하면 iOS가 앱을 종료하는 경향이 있습니다. 일상적인 기기 내 채팅에는 3B–4B 모델 (Phi-4 Mini, Llama 3.2 3B, Gemma 3 4B)을 사용하십시오. 7B 이상의 품질이 필요하다면 Ollama를 실행하는 홈 Mac이나 PC에 원격으로 연결하십시오.
로컬 AI가 iPhone 배터리를 소모합니까?
예 — 추론을 활발히 실행하면 보통 ~3–5 W를 소비하며, 대략적인 참고 기준으로 iPhone 16 Pro에서 시간당 약 20–30%의 배터리를 소모할 수 있습니다. 가끔 채팅하는 정도(프롬프트 몇 개)라면 영향이 작습니다. 장시간 사용(긴 대화, 여러 요약 작업) 시 배터리가 빠르게 소모됩니다. 생성 중 충전은 발열을 늘릴 수 있으므로 기기가 따뜻해지면 생성을 일시 중지하십시오. 추론이 실행되지 않고 모델이 RAM에만 있을 때의 배터리 영향은 무시할 만합니다.
로컬 AI를 사용하면 iPhone이 뜨거워집니까?
예, 특히 긴 연속 생성 중에 그럴 수 있습니다. 칩이 뜨거워지면 iOS가 클록 속도를 제한하여 토큰/초가 떨어집니다. 시작 시점과 폭은 폰, 케이스, 충전 여부, 실내 온도에 따라 다르며 PromptQuorum은 이를 측정하지 않았습니다. 줄이려면: 긴 세션 중 iPhone을 (손이 아닌) 단단한 표면 위에 앞면을 위로 놓고, 직사광선을 피하십시오. 짧은 상호작용에서는 보통 눈에 띄는 열이 거의 없습니다.
로컬 모델과 Siri를 사용할 수 있습니까?
예, Private LLM ($4.99 일회 구매)을 사용하면 됩니다. 개발사에 따르면 Siri 및 Shortcuts와 직접 연동되어, 프롬프트를 인터넷 연결 없이 기기 내 모델로 보낼 수 있습니다. PocketPal AI, Locally AI, Google AI Edge Gallery, MLC Chat은 Siri 음성 통합을 언급하지 않지만, Locally AI는 Shortcuts 자동화를 지원합니다. Apple Intelligence는 Siri와 통합되지만 시스템 작업 (작문, 요약, 앱 작업)에만 해당하며 일반 Q&A에는 해당하지 않습니다. Siri AI는 별도의 iOS 27 베타 기능으로, 영어를 먼저 지원하며 처음에는 EU에서 이용할 수 없습니다.
이 앱들이 iPhone SE나 구형 iPhone에서 작동합니까?
제한적입니다. iPhone SE와 iPhone 13 / 12 (4 GB RAM)는 2026년 기기 내 LLM의 실용적 기준 미만입니다. iPhone 14 / 15 (비Pro, 6 GB RAM)는 1.7B 모델 (Qwen3 1.7B, SmolLM 2 1.7B)을 실행할 수 있지만 3B 이상은 아닙니다. iPhone 13 Pro와 14 Pro (6 GB RAM)도 1.7B에 머물며, iPhone 15 Pro (8 GB RAM)는 Phi-4 Mini 같은 3B 모델을 대략 8–12 토큰/초(참고용)로 실행할 수 있습니다. 구형 iPhone에는 홈 Mac이나 PC에 원격으로 연결하는 것이 더 나은 방법입니다.
iPhone과 Mac 사이에 채팅 기록을 동기화할 수 있습니까?
PocketPal AI, Private LLM, Google AI Edge Gallery, MLC Chat에서는 안 됩니다 — 채팅 기록은 기기별로 로컬에 저장되며 iCloud 동기화가 없습니다. Private LLM과 Locally AI는 Mac에서도 네이티브로 실행되지만, iPhone과 Mac 사본 사이에 기록이 동기화되지는 않습니다. 기기 간 채팅 기록을 위한 실용적인 방법은 홈 Mac에서 Open WebUI를 실행하고 iPhone과 Mac 브라우저에서 접속하는 것입니다 — Open WebUI는 채팅 기록을 서버 측에 저장합니다.
이 앱들을 App Store 밖에서도 이용할 수 있습니까?
PocketPal AI는 오픈 소스이며 Xcode로 소스에서 빌드할 수 있지만 App Store 빌드가 표준 배포입니다. LLM Farm은 이제 소스 빌드가 필요한 예외로, 현재 App Store와 TestFlight에 없습니다 (README: "일시적으로 이용 불가"). Private LLM, Locally AI, Google AI Edge Gallery, MLC Chat은 App Store에서만 제공됩니다. EU에는 DMA에 따른 대안 앱 마켓플레이스가 있지만 어떤 앱을 제공할지는 각 개발자가 정하므로, 개발자의 공식 채널에서 설치하십시오. 이 앱들 중 대안 마켓플레이스가 필요한 것은 없습니다.
탈옥이 필요한 앱이 있습니까?
아니요. PocketPal AI, Private LLM, Locally AI, Google AI Edge Gallery, MLC Chat, Apple Intelligence 모두 기본 iOS에서 실행됩니다. Xcode에서 LLM Farm을 소스로 빌드하는 것도 탈옥이 필요 없습니다 — 탈옥 익스플로잇이 아니라 표준 개발자 사이드로딩을 사용합니다. 이 앱들 중 어느 것에도 탈옥은 필요하지 않으며 권장하지도 않습니다.
iOS Shortcuts에서 로컬 AI를 사용할 수 있습니까?
예, Private LLM (Shortcuts 작업), Locally AI (무료 Shortcuts 작업), 또는 Apple Intelligence ("모델 사용" 작업, iOS 18.4+, iOS 26에서 확장)를 통해 가능합니다. PocketPal AI, Google AI Edge Gallery, MLC Chat은 Shortcuts 작업을 언급하지 않습니다. 여기서 비교한 앱 중 Locally AI는 Shortcuts 지원과 Apple 자체 기기 내 모델 접근을 모두 명시하는 유일한 무료 옵션입니다.
로컬 AI는 iPhone의 ChatGPT 앱과 어떻게 비교됩니까?
기기 내 모델 (Phi-4 Mini, Llama 3.2 3B)은 복잡한 추론, 폭넓은 세계 지식, 멀티모달 작업에서는 여전히 최첨단 클라우드 모델과 뚜렷한 차이가 있지만, 단순한 질의에서는 (네트워크 왕복이 없어) 더 빠르며 각 앱의 문서에 따르면 채팅 내용이 기기에 머뭅니다. 솔직한 절충안은 이렇습니다: 일상적이고 비공개적인 작업에는 로컬 AI, 가끔의 어려운 질문에는 ChatGPT 같은 클라우드 앱. 2026년에는 많은 사용자가 둘 다 두고 질의마다 선택합니다.
LLM Farm이 App Store에 없어도 여전히 안전하게 사용할 수 있습니까?
소스 코드는 GitHub에 공개되어 있고 2026년까지 이슈 활동이 있지만, 마지막 릴리스(1.4.3)는 2025년 1월 27일이고 마지막 코드 푸시는 2026년 1월 30일이므로 유지보수되지 않을 수 있습니다. 소스에서 빌드하여 사이드로딩하면 Apple의 App Store 심사 절차도 더 이상 거치지 않습니다. mirostat 샘플링 제어가 꼭 필요하지 않다면, PocketPal AI가 Apple의 표준 앱 심사를 받으며 App Store에 남아 동일한 무료/유연/오픈 소스 용도를 다룹니다.
이 iPhone 앱 중 무료인 것은 무엇입니까?
PocketPal AI는 무료(MIT 라이선스)이며 프리미엄 Pals와 "PocketPal Plus"는 선택적 인앱 구매입니다. Locally AI와 Google AI Edge Gallery는 무료이며 인앱 구매가 표시되어 있지 않습니다. MLC Chat은 무료입니다. LLM Farm은 무료이지만 소스에서 빌드해야 합니다. Private LLM은 $4.99 일회 구매이며 인앱 구매가 표시되어 있지 않습니다. Apple Intelligence는 iOS에 내장되어 있습니다. 가격은 2026-10-23에 미국 App Store에서 확인했으며 국가에 따라 다를 수 있습니다.
iPhone Duo나 iPhone 18 Pro도 로컬 LLM을 오프라인으로 실행할 수 있습니까?
원칙적으로 가능합니다: 둘 다 Apple의 A20 Pro 칩을 사용하며, 이 가이드의 앱은 iOS 최소 요구 사항을 충족하는 모든 iPhone에서 실행됩니다. 모델 크기를 정하는 것은 RAM인데, Apple의 iPhone 18 Pro와 iPhone Duo 페이지에는 RAM 수치가 명시되어 있지 않으며, 언론 보도는 iPhone 18 Pro를 12 GB로 보지만 확인되지 않았습니다. PromptQuorum에는 두 폰 모두 측정된 속도가 없습니다. PocketPal AI를 설치하고 내장 벤치마크를 실행하면 사용 중인 폰이 실제로 어떻게 동작하는지 확인할 수 있습니다.
이 앱들이 iPad에서도 작동합니까?
대부분 그렇습니다. PocketPal AI (iPadOS 15.1+, README 기준 완전한 iPad 지원), Private LLM (iPadOS 17.0+), Locally AI (iPadOS 18.1+)는 iPad 지원을 표시합니다. Google AI Edge Gallery 목록은 iOS 17.0 이상을 요구하므로 사용 중인 iPad는 해당 페이지에서 확인하십시오. iPhone과 마찬가지로 어떤 모델이 들어가는지는 RAM이 결정합니다. iPad 관련 조언은 태블릿에서 AI 실행 방법을 참조하십시오.
LLM Farm은 왜 App Store에서 사라졌습니까?
프로젝트 README는 "앱은 TestFlight와 App Store에서 일시적으로 이용할 수 없습니다"라고 밝힙니다. PromptQuorum은 삭제에 대한 공개된 이유를 찾지 못했으므로, 다른 곳에서 읽은 설명은 확인되지 않은 것입니다 (LLM Farm 리뷰 참조). 소스 코드는 여전히 공개되어 있지만 마지막 릴리스는 2025년 1월 27일의 1.4.3입니다. App Store에서 설치할 수 있는 무료 대안으로는 PocketPal AI나 Locally AI를 사용하십시오.
iPhone용 Ollama 앱이 있습니까?
Ollama의 다운로드 페이지에는 macOS, Windows, Linux가 나열되어 있고 iPhone 앱은 없습니다. iPhone에서 Ollama나 LM Studio 모델을 사용하려면 Mac이나 PC에서 서버를 실행하고 클라이언트 앱에서 연결하십시오. Locally AI는 LM Studio가 종단 간 암호화 연결이라고 설명하는 LM Link로 Mac의 LM Studio에 연결할 수 있습니다. 폰 안에서 완전히 실행되는 모델에는 이 가이드의 앱을 사용하십시오.
Gemma 4와 Phi-4 Mini 중 무엇을 다운로드해야 합니까?
PromptQuorum에는 iPhone에서 두 모델을 직접 비교한 벤치마크가 없습니다. 도움이 되는 사실: Gemma 4 E2B와 E4B는 Google의 폰 크기 모델이며 (Google AI Edge Gallery에서 LiteRT-LM 파일로 약 2.58 GB와 3.65 GB; Locally AI도 Gemma 4를 제공), Phi-4 Mini (3.8B Q4_K_M, ~2.7 GB)는 이 가이드의 속도 수치에 사용된 모델입니다. 8 GB iPhone에서는 둘 다 직접 쓰는 프롬프트로 시도해 보고 PocketPal AI 벤치마크에서 토큰/초를 비교하십시오. 6 GB iPhone에서는 1.7B급 모델을 유지하십시오.