Eagle-4 출시, DFlash2와 DSpark보다 빠르다
원문 제목 — Eagle-4 Released: Faster than DFlash2 & DSpark
📄 전문 번역
놀라운 수치다. 아직 Qwen3.8-27B만 지원되지만, 상당히 좋은 수치가 나왔다. llama.cpp와 vLLM에 이것이 들어오면 주목해서 지켜볼 예정이다.
Qwen 3.8 27B 벤치마크 결과에 따르면 바닐라 대비 속도 향상은 MTP가 2.22배, DSpark가 2.57배, DFlash 2가 2.80배, EAGLE-4가 3.59배를 기록했다.
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💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Eagle-4는 Qwen 3.8 27B 벤치마크에서 바닐라 대비 3.59배 속도 향상을 기록하며 MTP(2.22배), DSpark(2.57배), DFlash 2(2.80배)를 모두 앞섰다. 다만 댓글에서는 이 수치가 평균값이라 워크로드 유형별 세부 분석이 필요하다는 지적이 나왔다. 특히 코드 등 구조화된 출력에서는 MTP나 DFlash2가 더 유리할 수 있다는 의견이 제시됐다. 현재는 Qwen3.8-27B만 지원되며 llama.cpp와 vLLM 통합이 주목된다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
나는 Eagle의 큰 팬이지만, 그들의 dflash와 dspark 모델이 대표성이 있다고 생각하지 않는다. 평균값일 뿐이다. 예를 들어 MTP는 코드나 JSON 같은 구조화된 출력에서 더 좋은 성능을 낸다. 워크로드 유형별 가속 분석을 볼 수 있다면 좋겠다.
나는 dflash2를 사용하는데, 코드 같은 구조화된 출력에서 dflash2가 훨씬 더 좋은 결과를 낸다.
맞아요, 코드와 유사한 구조화된 출력에서 5~6배 정도 나온다는 글을 읽었습니다. 그래서 Eagle-4 벤치마크를 워크로드 유형별로 나눈 결과가 궁금한 거죠.
아주아주아주 짧은 구조화된 출력이다. 이걸 사용하는 여러 모델에서 매우 적은 토큰 수 이후 완전히 무너지는 걸 봤다. 리더보드 수치를 위해 명백히 미니맥스로 튜닝된 것이다. dspark와 mtp는 적어도 길고 짧은 깊이에서 일관성을 유지하며 각각 장단점이 있다.
Dflash2는 mtp보다 구조화된 출력에서 더 낫다. 둘 다 더 좋은 벤치로 테스트해 봐라. 27b에서 Dflash는 평균적으로 mtp보다 낫고 더 앞서 추측할 수 있다. 문제는 이를 구동하는 엔진들이 스펙 디코더당 라운드 시간을 줄이려 하지 않고 그냥 스펙 디코더로 교체만 한다는 점이다. 여러 좋은 저장소에서 dflash를 라운드당 7토큰으로 작동시키는 방법을 찾아냈다.