r/LocalLLaMA•3개월 전•134•51

[GLM 5.2 UD IQ2_M] 내가 본 최고의 펠리컨 SVG 이미지

[GLM 5.2 UD IQ2_M] That's the best pelican svg image I have ever seen

핵심 요약

GLM 5.2 UD IQ2_M 모델의 뛰어난 이미지 생성 성능과 이를 구동한 고사양 하드웨어 환경을 공유하는 포스트입니다.

하드웨어 사양 — RTX 5090 및 3090과 Ryzen 9950x3d를 조합한 고성능 시스템 구성함.
모델 성능 — 낮은 양자화 수준에도 불구하고 매우 뛰어난 이미지 생성 능력을 보여줌.
학습 데이터 — 생성된 이미지가 학습 데이터에 포함되었을 가능성에 대해 논의함.
성능 지표 — 현재 시스템에서 7 tps를 기록하며 향후 더 강력한 시스템에서의 구동을 기대함.

컴퓨터 사양:

rtx 5090 + rtx 3090 (x8 x8 bifurcated)

Gigabyte AI TOP B850 메인보드

Ryzen 9950x3d

256gb DDR5 5600 (4x64gb)

낮은 양자화 때문에 기대치가 높지 않았는데, 와 대박이네. 이 이미지만 봐도 모델 성능이 엄청나다는 걸 알 수 있음. 현재 시스템에서는 tps가 낮지만, 곧 구축할 8(12)x3090 스레드리퍼 시스템에서는 훨씬 더 잘 돌아갈 듯.

원문

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r/LocalLLaMA•3개월 전•134•51

[GLM 5.2 UD IQ2_M] 내가 본 최고의 펠리컨 SVG 이미지

[GLM 5.2 UD IQ2_M] That's the best pelican svg image I have ever seen

핵심 요약

GLM 5.2 UD IQ2_M 모델의 뛰어난 이미지 생성 성능과 이를 구동한 고사양 하드웨어 환경을 공유하는 포스트입니다.

하드웨어 사양 — RTX 5090 및 3090과 Ryzen 9950x3d를 조합한 고성능 시스템 구성함.
모델 성능 — 낮은 양자화 수준에도 불구하고 매우 뛰어난 이미지 생성 능력을 보여줌.
학습 데이터 — 생성된 이미지가 학습 데이터에 포함되었을 가능성에 대해 논의함.
성능 지표 — 현재 시스템에서 7 tps를 기록하며 향후 더 강력한 시스템에서의 구동을 기대함.

컴퓨터 사양:

rtx 5090 + rtx 3090 (x8 x8 bifurcated)

Gigabyte AI TOP B850 메인보드

Ryzen 9950x3d

256gb DDR5 5600 (4x64gb)

주요 댓글

r/localllama

사용자들은 GLM 모델의 성능에 감탄하며, 향후 GPT 5가 SVG 생성 등에서 보여줄 잠재력과 너구리 관련 농담을 주고받고 있다.

이런 벤치마크는 몇 달마다 렌더링할 주제를 바꿔야 함. 펠리컨은 이제 확실히 과적합됐음.

맞음 https://simonwillison.net/2026/Jun/17/glm-52

이제 GPT 5가 다른 모델들보다 더 정확한 SVG 너구리를 생성할 수 있을지 궁금하네. 숨겨진 강점이지.

전투용 너구리, 무장 제대로 된 걸로 부탁함.

GPT가 가디언즈 오브 갤럭시의 로켓 라쿤으로 진화하면 어쩌지? 공학적 능력은 이미 절반은 도달한 것 같은데.

벤치마크에 목매는 건 진짜 문제다. ARC AGI 3가 나왔을 때 모든 최상위 모델들이 1% 미만으로 떨어졌는데, 이건 유동 지능에 심각한 구조적 결함이 있다는 걸 보여주는 거지. 그 작업으로 학습시키는 건 그냥 임시방편일 뿐이야. 우리는 언어 출력을 위한 하위 LLM을 갖춘, 월드 모델 및 인과 모델 기반으로 넘어가야 해.

월드 모델은 지난 6개월 동안 그냥 유행어처럼 느껴졌어. 충분히 지능적인 LLM이라면 세상을 모델링한다, 즉 충분히 자주 정답을 맞힌다면 월드 모델이라고 주장할 수 있지. ARC AGI 3는 하네스를 허용하지 않지만, 모델 점수는 하네스를 쓰면 몇 배나 올라가니까 ARC AGI는 본질적으로 하네스 같은 동작을 모델 자체에 내장하라는 걸 요구하는 셈이야. 난 이게 왜 중요한지 잘 모르겠고, 모델과 하네스를 합친 게 하네스 없는 모델보다 '월드 모델'로서 훨씬 떨어진다는 말에도 동의하기 어렵네.

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관점을 바꿀 수 있게 해준 게시물 고마워.

이미지 크롭을 깜빡해서 이전 게시물을 삭제했음. 너무 신나서 그랬나 봐. 헤헤. 근데 누가 저 펠리컨이 학습 데이터에 포함되어 있다고 하더라고. 사실이라면 좀 슬프네.

공개된 데이터라면, 항상 학습 데이터에 포함되어 있다고 가정하는 게 좋아.

원문r/LocalLLaMA