범용 LLM에게 게임 서사를 맡기면 뭔가 어색한 느낌, 한번쯤 받아봤을 거야. Equinox-31B는 그 간극을 메우려고 만든 모델이야. AI Dungeon 개발사 LatitudeGames가 Gemma 4 31B Instruct를 기반으로 파인튜닝해서 HuggingFace에 공개했어.

훈련 데이터가 두 방향으로 나뉘어. Wayfarer 2는 선택이 결과를 낳고, 세계가 플레이어에게 저항하는 다크 텍스트 어드벤처 데이터야. Hearthfire는 반대로 — 큰 사건 없이 캐릭터 깊이와 감정적 밀도를 쌓는 슬라이스 오브 라이프 데이터야. 두 데이터 모두 2인칭 현재 시제 중심이고, 3인칭 소량을 보충했어. SFT는 2 에폭으로, Gryphe Padar와 협업해서 파인튜닝했어.

왜 이 구분이 중요하냐면 — 게임 서사 AI는 “정보 전달”이 아니라 “몰입 유지”가 목적이거든. 범용 모델은 플레이어 선택의 무게를 표현하거나 긴 감정 씬을 지속하는 데 훈련되어 있지 않아. Equinox-31B는 GGUF 퀀트 버전도 별도 배포돼 있어서 로컬 추론으로 바로 실험해볼 수 있어.