본문으로 건너뛰기
피드

Qwen 3.5 로컬 실행 가이드 — 모델별 하드웨어 요구사항부터 양자화 벤치마크까지

ai-ml 약 4분

알리바바 Qwen3.5 패밀리(0.8B~397B) 로컬 실행 가이드. Unsloth Dynamic 양자화로 397B 모델이 256GB Mac에서 구동되고, 4-bit 양자화에서 원본 대비 1포인트 미만 성능 하락.

  • 1

    397B-A17B가 Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.5, GPT-5.2급 성능

  • 2

    24GB GPU + 256GB RAM으로 MoE 오프로딩 시 25+ tok/s

  • 3

    UD-Q4_K_XL: 원본 81.3% → 80.5%로 ~500GB 절약하면서 1포인트 미만 하락

Qwen 3.5 로컬로 돌리는 방법 — 모델별 하드웨어 요구사항 + 양자화 벤치마크 총정리

  • 알리바바의 새 모델 패밀리 Qwen3.5가 나옴. 라인업이 꽤 넓음: 35B-A3B, 27B, 122B-A10B, 397B-A17B (MoE 모델들), 그리고 Small 시리즈 0.8B, 2B, 4B, 9B. 256K 컨텍스트, 201개 언어, thinking + non-thinking 모드 지원

모델별 하드웨어 요구사항

  • 35B-A3B: 22GB Mac/RAM에서 동작. 27B보다 약간 정확도가 낮지만 훨씬 빠른 추론 속도
  • 27B: 18GB Mac/RAM. 정확도 우선이면 이쪽
  • 122B-A10B: 70GB Mac/RAM. Dynamic 4-bit GGUF 사용
  • 397B-A17B: Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.5, GPT-5.2급 성능. 풀 체크포인트가 ~807GB인데:
    • 3-bit: 192GB RAM (예: 192GB Mac)
    • 4-bit (MXFP4): 256GB RAM — Unsloth UD-Q4_K_XL이 ~214GB, 256GB M3 Ultra에 직접 로드 가능
    • 24GB GPU 1개 + 256GB 시스템 RAM으로 MoE 오프로딩하면 25+ tok/s 달성
    • 8-bit: ~512GB RAM/VRAM 필요
  • Small 시리즈(0.8B~9B): 12GB면 거의 풀 정밀도로 구동 가능

Unsloth 양자화 벤치마크

  • Unsloth가 day zero 접근 권한을 받아서 SOTA 양자화 퍼포먼스를 제공. 4-bit에서 중요한 레이어를 8-bit나 16-bit로 업캐스팅하는 Dynamic 양자화 방식

중요

> 397B-A17B 양자화 결과가 놀라움: 750개 프롬프트 혼합 벤치마크(LiveCodeBench v6, MMLU Pro, GPQA, Math500)에서 원본 81.3% → UD-Q4_K_XL 80.5%(−0.8p), UD-Q3_K_XL 80.7%(−0.6p). ~500GB 메모리를 절약하면서 1포인트도 안 떨어짐

  • Q3이 Q4보다 살짝 높게 나온 건 이 스케일에서의 정상적인 run-to-run 분산이라서 실질적으로 동급. 용량 최소화 → Q3, 보수적 선택 → Q4
  • 도구 호출(tool calling) 지원되고, llama-server로 OpenAI 호환 엔드포인트 띄워서 Claude Code나 OpenAI Codex에서 로컬 코딩 에이전트로 사용 가능

실행 방법

  • Unsloth Studio(웹 UI), llama.cpp, LM Studio 3가지 경로 제공
  • thinking 모드와 non-thinking 모드의 설정이 다름: thinking 모드에서는 temperature 0.6 + top_p 0.95, non-thinking에서는 temperature 0.7 + top_p 0.8 권장
  • 최대 컨텍스트 262,144 (YaRN으로 1M까지 확장 가능), 적정 출력 길이 32,768 토큰

MoE 아키텍처 덕에 소비자 하드웨어에서도 최상위 성능 모델을 돌릴 수 있게 됨. 양자화 기술의 발전이 로컬 LLM의 실용성을 크게 높이고 있음.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

제미나이 도구 호출 능력을 2,600만 파라미터 모델로 증류한 니들 공개

Cactus Compute가 Gemini 3.1의 도구 호출 능력을 2,600만 파라미터짜리 초소형 모델 Needle로 증류해 공개했다. 맥이나 PC에서 로컬 파인튜닝까지 가능하고, 프로덕션 환경에서는 프리필 6,000 토큰/초, 디코드 1,200 토큰/초를 낸다고 주장한다. 개인용 AI 기기에서 함수 호출만 빠르게 처리하는 작은 모델 실험으로 보면 꽤 흥미로운 공개다.

ai-ml

딥시크 V4 인덱서, 6기가바이트 메모리로 백만 토큰까지 밀어붙인 논문

딥시크 V3.2와 V4의 압축 희소 어텐션에서 병목이 되는 인덱서 단계를 스트리밍 방식으로 바꿔, 기존 구현이 6만5536 토큰에서 메모리 부족으로 죽던 문제를 104만8576 토큰까지 확장했다. 핵심은 전체 점수 텐서를 만들지 않고 청크 단위로 top-k를 나눠 계산한 뒤 병합하는 방식이며, 단일 엔비디아 H200에서 피크 메모리 6.21기가바이트를 기록했다. 다만 논문은 인덱서 단계만 다루며, 실제 체크포인트 기반 종단간 성능이나 더 빠른 어텐션 커널을 주장하진 않는다.

ai-ml

챗지피티가 학습에 좋다던 유명 논문, 결국 철회됨

챗지피티가 학생 학습 성과에 큰 도움이 된다고 주장했던 논문이 출판 약 1년 만에 철회됐어. 스프링거 네이처는 분석의 불일치와 결론 신뢰 부족을 이유로 들었고, 문제의 논문은 이미 500회 넘게 인용된 뒤였어.

ai-ml

샘 올트먼, 법정에서 “머스크가 오픈AI 지배권을 자녀에게 넘기려 했다”고 증언

샘 올트먼이 캘리포니아 오클랜드 연방법원 배심원 앞에서 일론 머스크가 오픈AI의 장기 지배권을 원했고, 사망 후엔 자녀에게 넘기는 방안까지 언급했다고 증언했다. 머스크는 오픈AI가 비영리로 출발했는데도 영리화됐다고 소송을 제기했지만, 올트먼은 오히려 머스크가 영리 전환과 테슬라 편입을 밀었다는 취지로 반박했다.

ai-ml

혜전대, AI로 스마트팜 생산·가공·유통 교육 모델 만든다

혜전대가 2026년 교육부·한국연구재단의 AID 전환 중점 전문대학 지원사업에 충남 지역 연합형 사업단으로 선정됐다. 연암대와 역할을 나눠 스마트팜 생산부터 가공·유통까지 전주기를 디지털화하는 교육 모델을 만들겠다는 내용이다.