r/LocalLLaMA•5개월 전•72•71
Qwen3.6 35b a3b의 양자화 효과에 대하여
Quantisation effects of Qwen3.6 35b a3b
핵심 요약
Qwen3.6 35b 모델의 양자화 수준에 따른 성능 변화와 VRAM 제약 환경에서의 사용자 경험을 공유하는 글입니다.
- 양자화 성능 차이 — Q4에서 Q8로 올렸을 때 도구 사용과 추론 능력이 눈에 띄게 향상됨.
- VRAM 제약과 타협 — 16GB VRAM 환경에서는 IQ4가 마지노선이며, 그 이하에서는 성능 저하가 발생함.
- 추론 품질 논쟁 — 모델이 빠르긴 하지만 Q8에서도 여전히 루프에 빠지거나 코드 품질이 기대에 못 미친다는 의견이 있음.
- 최적화 기법 활용 — CPU-MoE나 n-gram 같은 기법을 사용하여 VRAM 부족을 극복하고 성능을 확보하려는 시도가 공유됨.
35b 모델의 양자화 효과를 사람들이 어떻게 느끼고 있는지 궁금합니다. 최근 VRAM을 48GB로 업그레이드해서 ud-q4_k_xl에서 q8로 넘어왔는데, 차이가 확연하게 느껴집니다. 도구 호출이 훨씬 효과적이고, 일부 프롬프트의 모호함이나 뉘앙스를 더 잘 파악하는 것 같으며, 연구 관련 질문에 대해 더 균형 잡힌 답변을 제공합니다.
물론 이건 빠른 느낌 테스트였지만, 곧 ud-q6_k_xl을 시도해서 5GB 이상의 VRAM을 더 쓰는 만큼의 품질 가치가 있는지 확인해 볼 생각입니다. 다른 분들의 결과도 궁금하네요.
활성 파라미터 수가 적어서 양자화에 특히 민감할 거라 생각했는데, 직접 써보니 정말 그런 느낌이 듭니다.
