r/LocalLLaMA•3개월 전•100•98논쟁
4x-8x 6000 PRO 사용자분들, 요즘 대형 모델(GLM 5.2, Kimi 2.7, DeepSeek V4 Pro) 사용 경험은 어떠신가요?
For users with 4x-8x 6000 PROs, how is your experience with bigger models lately? (GLM 5.2, Kimi 2.7, DeepSeek V4 Pro)
핵심 요약
4x-8x 6000 PRO 환경에서 대형 모델을 구동하는 사용자들의 경험과 성능, 양자화 영향에 대한 논의.
- 하드웨어 구성 — 4x-8x 6000 PRO 환경에서의 대형 모델 구동 경험 공유함.
- 양자화 영향 — 대형 모델에서 4비트 양자화가 에이전트 및 프로그래밍 성능에 미치는 영향 논의함.
- 모델 성능 — Qwen 3.5 397B 등 대형 모델의 실사용 성능과 추론 속도 공유함.
- 기술적 논쟁 — 모델 크기와 토폴로지 밀도가 양자화 성능에 미치는 영향에 대해 의견 나눔.
안녕하세요, 다들 잘 지내시죠!
4x-8x 6000 PRO(VRAM 384~768GB)를 사용하시는 분들께 여쭤봅니다. 대형 모델들은 어떻게 돌아가나요?
현재 시스템에서 4개나 8개로 업그레이드할 계획인데, 최근 경험이 어떤지 궁금합니다.
이론상 GLM 5.2를 4비트로 돌릴 수 있지만 8비트는 안 되죠? Kimi 2.7이나 DeepSeek V4 Pro도 마찬가지고요. 여기(https://github.com/local-inference-lab/rtx6kpro/blob/master/benchmarks/results.md)에 정보가 많긴 한데, 최신 모델 정보가 좀 부족하네요.
8비트 미만으로 사용했을 때 에이전트나 프로그래밍 성능 저하가 심한가요? 4비트가 에이전트/프로그래밍 성능을 8비트 대비 너무 많이 깎아먹는다는 글을 봐서요. 대형 모델에서는 실제로 어떤지 잘 모르겠습니다.
vLLM/SGLang이나 다른 백엔드를 사용하시나요?
감사합니다!
