r/LocalLLaMA•약 2개월 전•469•178
아직 Gemma 4를 안 써봤다면... 오늘 당장 써보세요
핵심 요약
로컬 환경에서 뛰어난 성능과 속도를 보여주는 Gemma 4 모델에 대한 사용자들의 긍정적인 평가와 활용 경험 공유.
- 성능 및 속도 — 로컬 환경에서 빠른 속도와 높은 정확도를 제공하며, 특히 코드 작성과 문제 해결 능력이 뛰어남.
- 도구 활용 — 에이전트로서 스크립트 작성 및 툴 사용 능력이 우수하여 실무 활용 가능성이 높음.
- 설정 최적화 — 권장 설정을 적용하면 성능이 향상되며, llama.cpp 등을 통해 로컬에서 효율적으로 구동 가능함.
- 사용자 경험 — 기존 클라우드 모델을 대체할 수 있을 만큼 로컬 LLM의 실용성이 크게 개선됨.
저는 Ollama를 통해 Qwen 3.5 27B나 35B까지 돌릴 수 있는 적당한 사양의 컴퓨터를 가지고 있습니다. Qwen은 작업하기에 정말 훌륭했고, 느린 속도와의 타협도 괜찮았습니다.
그런데 구글이 Gemma4를 출시했습니다.
정말 빠릅니다. 4B나 9B 모델 수준의 속도예요. 정확도와 자신감 측면에서는 실제로 작동하는 코드를 생성해냈던 첫 번째 Gemini Pro 출시 버전을 떠올리게 합니다.
로컬 환경을 선호하는 사람으로서, 소형 자체 호스팅 LLM의 이러한 사용성과 자신감의 변화는 몇 년 전 Deepseek가 사고 능력으로 보여주었던 혁신을 떠올리게 했습니다.
기회가 되면 한번 써보세요. 구글이 권장하는 설정을 적용하면 확실히 차이가 납니다(약간 느려지지만 더 좋아집니다).
몇 가지 버전을 시도해봤는데, 법률 해석, 파이썬, 브레인스토밍, 문제 해결 등 제가 테스트한 모든 항목에서 이 모델이 가장 잘 작동했습니다.
bjoernb/gemma4-26b-fast:latest (제작자와는 아무런 관련이 없습니다)
며칠 내로 abliterated 버전들을 확인해서 펜테스트 및 시스템 보안 작업에서 Qwen과 비교했을 때 어떤지 살펴볼 예정입니다.
