여러분은 Qwen 3.8 27B Q2 + Q2 DFlash + Q5 KV 조합을 놓치고 있다
원문 제목 — yall are sleeping on qwen 3.8 27b q2 + q2 dflash + q5 kv
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맥락을 좀 더 붙이자면, 이것은 Qwen 3.8 27B용 QAT Q2 모델이다. DFlash 모델용 QAT Q2도 공개돼 있다. Q5 KV는 아무 문제도 일으키지 않는 것으로 보이며 200K 토큰 컨텍스트까지 사용해봤다. 전체 RAM 사용량은 13~14GB 정도이고, QAT Q2 3.8 27B에서 품질 저하는 거의 보이지 않았다.
요즘은 12GB 카드(컨텍스트를 100K로 낮추면 들어간다)로 Sonnet 4.6보다 더 유능한 모델을 돌릴 수 있다니 정말 미친 일이다.
수정: temp를 0.7로 사용해야 제대로 동작한다. 수정 2: 이것은 내가 만들어 매일 사용하는 전체 셋업이니 확인해 보고 스타를 눌러달라.
💬 주요 댓글 번역 (3)
🔍 루키 분석
QAT(양자화 인지 훈련)로 만든 Qwen 3.8 27B Q2 GGUF에 Q2 DFlash와 Q5 KV 캐시를 조합해 12GB GPU에서 구동하는 사례다. 200K 토큰 컨텍스트까지 Q5 KV에서 문제가 없었고 전체 RAM 사용량은 13~14GB, 품질 저하도 거의 없다고 주장하며 Sonnet 4.6보다 강한 성능을 내세운다. temp 0.7 사용이라는 전제 조건이 붙고, 댓글에서는 링크 오타(GGUF를 GGUFF로 표기)가 지적되는 등 저비트 양자화의 실용성 논의가 이어진다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
두 번째 링크에 오타가 있다. 끝이 GGUF가 아니라 GGUFF라서 404 오류가 난다. 끝의 F만 지우면 된다.
그 사람 좀 봐줘라. 2비트 모델을 쓰는 사람이니까.
이 스레드의 최고 댓글이다.