최고의 모델
원문 제목 — Best Model
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나는 RTX 5070 12GB에 라이젠 5 7600X, 32GB DDR5 6000MHz RAM을 보유하고 있다. 이 하드웨어에서 구동하기에 가장 좋은 로컬 모델은 무엇일까? Qwen 3.8 Next를 구동할 수 있을까? 가능하다면 어떤 양자화를 사용해야 할까?
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
RTX 5070 12GB, 라이젠 5 7600X, 32GB DDR5 6000MHz 조합에서 구동할 최적의 로컬 LLM을 묻는 질문글이다. 댓글들은 12GB VRAM 기준 Q4 양자화의 140억 파라미터 모델을 쾌적 구간으로 제시하고, MoE 모델 활용 사례도 함께 소개한다. VRAM 용량을 초과하는 부분은 시스템 메모리 오프로드 시 속도 저하가 크다는 의견이 공통적으로 제기된다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
그렇다, QFN Q2_0은 그 하드웨어에서 구동된다. 하지만 모델이 로드되고 나면 그 기계는 다른 작업을 거의 수행하지 못할 것이다.
12GB의 비디오 RAM(VRAM)이라면 Q4 양자화의 140억 파라미터 모델이 쾌적한 구간이다. 이는 대략 8GB의 가중치에 키-밸류(KV) 캐시와 런타임 오버헤드 1~2GB가 더해진 수치로, 적당한 컨텍스트 윈도우를 위한 여유도 남는다. 80억 파라미터 모델을 더 높은 양자화로 구동하면 더 빠르면서도 대부분의 채팅과 코딩 작업을 잘 처리한다. 32GB 시스템 메모리가 있으면 200억~300억 파라미터 모델을 부분 오프로드할 수도 있지만, VRAM을 넘어 넘친 부분은 속도가 크게 느려지므로 일상 사용에서는 140억 이하를 유지하는 것이 좋다.
아니면 MoE 모델도 방법이다. 필자는 8GB VRAM과 32GB RAM으로 Tiel-Coder-35B-A3B-UD-IQ3_XXS를 사용 중이며 드디어 결과에 매우 만족하고 있다. 그 모델의 Q4 양자화나 다른 MoE를 사용해볼 수도 있다.
나는 8GB VRAM으로 구동하고 있다. 가능하니 도전해 보라.
RAM이 얼마나 되는가?