r/LocalLLaMA•6개월 전•204•120
16GB VRAM 사용자들, 요즘 어떤 모델을 가장 선호하시나요?
16 GB VRAM users, what model do we like best now?
핵심 요약
16GB VRAM 환경에서 최적의 성능과 품질을 낼 수 있는 로컬 LLM 모델과 설정 방법을 공유하는 스레드.
- 모델 추천 — Qwen 3.5 27B와 Gemma 26B가 16GB VRAM 환경에서 좋은 평가를 받음.
- 양자화 전략 — IQ3와 IQ4 양자화 사이의 품질과 속도 균형을 맞추는 것이 중요함.
- 하드웨어 활용 — 시스템 RAM을 활용한 CPU 오프로딩으로 더 큰 모델을 구동하는 방법이 공유됨.
- 도구 선택 — Ollama보다는 세밀한 설정이 가능한 llama.cpp나 LMStudio 사용이 권장됨.
Qwen 3.5 27b IQ3 양자화 모델이 꽤 괜찮은 것 같아. 코딩용으로 로컬 모델을 쓰진 않아서 보통 32k 컨텍스트 정도면 충분한데, RTX 4080에서 CUDA용으로 컴파일된 ik_llama.cpp를 쓰면 40+ t/s 정도 나와. Gemma 26b MoE 모델에 KV 캐시용 turboquant를 써서 IQ4 양자화로 돌려볼 수 있을지 궁금하네.
16GB VRAM을 쓰다 보면 IQ4와 Q4 사이의 품질 차이가 꽤 느껴져서 감질나긴 하는데, 레이어를 오프로드하기 시작하면 속도가 엄청나게 떨어지니까 고민이야.
