r/LocalLLaMA•6개월 전•33•33
Gemma 4 31b의 3D 기하학적 모델링 성능
Gemma 4 31b 3D geometry
핵심 요약
Gemma 4 31b 모델이 3D 모델링 작업에서 다른 주요 모델들보다 뛰어난 성능을 보여준 테스트 결과 공유.
- 모델 성능 비교 — Gemma 4 31b가 Claude, Gemini, ChatGPT 등 주요 모델 대비 3D 모델링에서 더 정교한 결과물을 생성함.
- 테스트 방식 — Three.js와 JavaScript를 활용하여 F1 차량의 3D 모델을 생성하는 방식으로 성능을 측정함.
- 토큰 효율성 — Qwen3.5 27b보다 적은 토큰을 사용하면서도 더 나은 기하학적 구조를 구현함.
- 벤치마크 논의 — 실제 3D 모델링 벤치마크의 부재와 모델 간 성능 비교의 신뢰성에 대한 기술적 의견이 오감.
Gemma 4 출시 이후 그 품질에 정말 감탄하고 있어. 일반적인 대화에서는 다양한 페르소나에 잘 적응하고, 수학이나 추론 능력도 훌륭해. 시키지 않으면 너무 길게 생각하지도 않고 말이야. 하지만 코딩 능력은 솔직히 이게 겨우 31b 파라미터라는 게 믿기지 않을 정도야.
최근에 내가 해본 작은 테스트는 모델에게 이미지를 주고 3D 모델을 만들어달라고 하는 거였어. 간단한 이미지가 아니라서(F1 차량) 기적을 바란 건 아니었지. 예를 들어 Claude Sonnet 4.6의 결과는 이래:
복잡한 기하학적 구조가 있고 표현은 멋지지만, 말도 안 되는 이상한 부분들이 있어.
Gemini 3.1 Pro는 더 투박하지만 덜 깨졌어:
ChatGPT는 '그냥 나쁜 수준이 아니라, 2012년 페라리급으로 나빴어':
로컬 모델로 넘어가서, 이전의 그리고 지금도 일부에게 사랑받는 Qwen3.5 27b(Q8)는 이걸 만드는 데 6800 토큰이 걸렸어:
하지만 Gemma 4 31b는 단 3600 토큰 만에 이걸 만들어냈어:
