단순한 'Ok로 답하라' 요청에 응답까지 4분 이상 걸린다
원문 제목 — 4 mins plus for a response to simple "Reply with: Ok"
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16GB 램과 인텔 i5 노트북에서 돌아갈 모델을 찾는 글이 올라왔다. 작성자는 오래된 기기에 여러 모델을 돌려봤지만 쓸 만한 것이 없었고 응답 시간은 4분 이상이었다. 테스트한 모델은 Google Gemma 4 E4B / 12B와 Qwen3 14B다.
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🔍 루키 분석
16GB 램 인텔 i5 노트북에서 단순 프롬프트에도 응답이 4분 이상 걸린다는 사용자 보고가 올라왔고, 테스트 모델은 Google Gemma 4 E4B / 12B와 Qwen3 14B였다. 댓글에서는 LFM2.5 계열 경량 모델 사용, ollama 대신 llama.cpp와 양자화 .gguf 파일 사용, flash attention 활성화와 Q4 k/v 캐시 설정이 대안으로 제시됐다. 일부는 스왑 발생과 Qwen3의 기본 추론 토큰 소모를 지연 원인으로 지목하며 ollama ps와 --think=false 옵션 확인을 권했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
파일 접근과 Wikipedia MCP를 붙여 LFM2.5 2.6B를 사용하고, 필요에 따라 MCP를 추가하라
Lfm2.5-8B-a1B가 더 빠르며 작업에 따라서는 같은 결과를 줄 것이다
ollama를 쓰지 말고 llama.cpp로 갈아타 양자화된 .gguf 파일을 받아라. 나는 i5 1135g7에 16GB 램 노트북을 쓰는데 Gemma4 e2b와 Minicpm5 2b는 꽤 빠르다. 더 똑똑한 모델을 원하면 xiaomi mimo가 파인튜닝한 qwen3.5 9b나 ornith 파인튜닝을 돌려라
그렇다. llama.cpp로 옮겨가 flash attention을 켜고 k/v 캐시를 Q4로 두면 그 하드웨어에서 최대 성능을 뽑아낼 수 있다
느린 프롬프트를 던진 직후 ollama ps를 실행하라. SIZE는 모델과 컨텍스트가 가용 램에 들어가는지를, PROCESSOR는 CPU가 얼마나 담당하는지를 알려준다. Gemma 4 E4B도 느리다는 점은 모델 선택이 아니라 스왑이나 아주 긴 사고 과정을 가리킨다. Q4 기준 12B나 14B는 컨텍스트 제외 시 대략 8~10GB로 브라우저를 띄운 16GB 환경에서는 빠듯하고, 스왑이 시작되면 짧은 답장도 몇 분 걸릴 수 있다. Qwen3도 기본적으로 사고하므로 'Ok로 답하라' 같은 요청도 먼저 수백 토큰의 추론을 태울 수 있다. 짧은 프롬프트 하나로 ollama run <model> --verbose --think=false를 시도해 eval rate를 확인하라. 만약 E4B가 f…