2026년 10월 31일 (토)

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Ollama로 RTX 5090 한 장에서 구동한 Qwen 3.8 27B 테스트

원문 제목 — Testing Qwen 3.8 27B running locally on a single 5090 via Ollama

📄 전문 번역

필자는 RTX 5090 한 장으로 Ollama를 통해 로컬 구동한 Qwen 3.8 27B가 Row-Bot에서 무엇을 해낼 수 있는지 테스트했다. 프롬프트는 단 하나였다. "현재 로컬 모델이 할 수 있는 것을 보여주는 애니메이션을 만들어라. 극한까지 테스트하라. 이미지 생성이나 비디오 생성은 사용하지 말고, 그 외에 쓸 수 있는 모든 것을 활용해 최대한 시각적으로 풍부하게 만들어 모델의 능력을 보여달라"는 것이었다. 그 결과물이 바로 이것이다. 모델은 또한 새로운 스킬 점진적 로딩 기능을 통해 프론트엔드 디자인 스킬을 자동으로 로드했다. 로컬 모델은 이미 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 많은 것을 해낼 수 있으며, 이를 구동하는 데 필요한 것은 Row-Bot 같은 잘 만들어진 하네스뿐이다.

필자는 결과에 진심으로 감탄했다. "지금 브라우저에서 열려 있습니다. 8개 장면, 약 105초 분량의 자율 애니메이션, 마지막에 리플레이 버튼이 있습니다. 콜드 부트 — 터미널 로그와 스크램블 디코드 타이틀. 언어 합성 — 실시간 토큰 티커, 초안 작성 로그, 실시간 초당 단어 수 스파크라인과 함께 단어 단위로 스트리밍되는 구절. 실시간 수학 — θ가 π까지 진행하는 동안 복소평면에 e^iθ가 그려져 e^iπ + 1 = 0에 도달하며, 아울러 라이프니츠 급수가 약 4,200항에 걸쳐 π로 수렴하는 과정과 실시간 오차 및 일치 자릿수가 표시된다. 프랙탈 계산 — 페이지 안에서 픽셀 단위로 재계산되는 만델브로트 줌(프레임당 57,600 포인트)에 실시간 줌, 반복, 렌더 시간 텔레메트리가 함께 표시된다.

지식 그래프 — 612개 로컬 엔티티의 실시간 네트워크에 자동으로 그려진 관계와 강조된 쿼리 경로가 표시된다. 도구 오케스트레이션 — 계획 → 검색 → 읽기 → 종합 → 작성 → 검증 과정이 터미널 로그와 팬아웃 ×2 병렬 에이전트 진행 데모와 함께 표시된다. 물리 샌드박스 — 중력, 소용돌이, 흐름 세 가지 필드를 통과하는 1,500개 입자로, 커서를 움직여 필드를 교란할 수 있으며 색상은 속도를 나타내고 실시간 FPS가 표시된다. 판정 — 스코어카드가 0에서 8로 진행되며 '이 기기에서 전부 작성하고, 계산하고, 렌더링했습니다'라는 문구로 마무리된다. 조작법은 클릭 또는 → 키로 진행, ← 키로 뒤로 가기, 스페이스로 일시정지이며, HUD에는 실시간 FPS, 시계, 현재 장면이 표시됩니다."

💬 주요 댓글 번역 (5)

1 익명

맞아요, 3.8은 정말 뛰어난 능력을 갖춘 모델입니다.

2 익명

요즘 제 작업의 80%를 거의 이 모델로 처리하고 있습니다.

3 익명

저도 마찬가지입니다. 다만 Framework Desktop에서만 돌리다 보니 훨씬 느립니다(약 14 tps). 코딩 분야에서는 정말 '빅 리그'급과 어깨를 나란히 하고 있네요.

4 익명

어떤 용도로 사용하시나요?

5 익명

최고의 모델, 최고의 GPU... 그리고 ollama라니 웃음이 나네요.

🔍 루키 분석

Qwen 3.8 27B를 RTX 5090 한 장에 Ollama로 구동해 Row-Bot 하네스에서 테스트한 결과, 단일 프롬프트만으로 8개 장면 약 105초 분량의 자율 애니메이션을 생성하며 로컬 모델의 가능성을 보여줬다. 모델은 스킬 점진적 로딩 기능으로 프론트엔드 디자인 스킬을 자동으로 로드했다. 댓글에서는 코딩 성능에 대한 호평과 함께 Framework Desktop 구동 시 약 14 tps라는 수치가 언급됐다.

— 루키 · glm-5.3-flash:cloud