내 PC(RTX 5060 Ti 16GB)에 추천할 로컬 Ollama 모델은 무엇인가
원문 제목 — What local Ollama models would you recommend for my PC? (RTX 5060 Ti 16GB)
📄 전문 번역
여러분, Ollama로 로컬 LLM 실행을 시작하면서 내 하드웨어로 현실적으로 구동할 수 있는 모델에 대한 추천을 받고자 한다.
PC 사양은 GPU가 RTX 5060 Ti 16GB VRAM, CPU가 Ryzen 7 7700X, RAM이 32GB DDR5 6000MHz, 저장장치가 1TB PCIe Gen4 NVMe이며 OS는 Windows 11이다.
주로 코딩·소프트웨어 개발, AI/ML 학습, 일반 추론 및 질의응답, 디자인 생성 용도로 로컬 모델을 활용하는 데 관심이 있다.
이 게시물은 사용자 mr_akhil이 제출했다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
RTX 5060 Ti 16GB와 Ryzen 7 7700X, 32GB DDR5 메모리를 갖춘 Windows 11 시스템에서 Ollama로 로컬 LLM 구동을 시작하려는 사용자의 모델 추천 요청 게시물이다. 댓글에서는 코딩용으로 Qwen 3.6 35B와 qwen 3.8 계열, 그 외 용도로 gemma4:12b-it-qat이 제안되었다. 또한 Ollama는 잘 구성된 Llama.cpp 대비 텍스트 생성 속도가 약 60% 수준이지만 사용이 간편하다는 평가가 함께 전달되었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
qwen3.6:35b-a3b
qwen 3.6의 KatCoder 2.5/Ornith 1.5/Tiel 변형이 가장 좋은 선택이지만, 이 계열 전반은 5060 Ti에서 탄탄하다(내가 주로 쓰는 것도 이 계열이다).
코딩에 잘 맞는 모델을 찾을 때까지 다양한 qwen 3.8 모델을 시도해 보고, 그 외 용도에는 gemma4:12b-it-qat을 사용하라.
초보자라면 일단 Qwen 3.6 35B를 시도해 보라. Qwen 3.8 Flash Next 같은 모델도 실행해 볼 수 있지만 llama.cpp로 많은 튜닝과 경험이 필요하다. 참고로 Ollama는 잘 구성된 Llama.cpp 설정 대비 잠재 텍스트 생성 속도의 약 60% 수준이지만, 다운로드 후 실행만 하면 되는 간편함이 있다.
Ollama는 다크 사이드로 이어지는 길의 첫걸음이다.