Qwen3.5 122B가 최고인가?
Qwen3.5 122B is the best?
핵심 요약
Qwen3.5 122B 모델이 복잡한 작업 수행 능력 면에서 다른 모델들보다 압도적으로 뛰어나다는 사용자 경험 공유.
- 모델 성능 비교 — 30B급 모델보다 122B 모델이 복잡한 작업에서 훨씬 안정적임
- 도구 사용 문제 — Qwen 및 Gemma MoE 모델의 도구 호출 기능이 불안정함
- 하드웨어 제약 — 128GB RAM 환경에서 122B 모델이 최적의 성능을 발휘함
- 양자화 영향 — 모델의 양자화 수준에 따라 성능 차이가 극명하게 갈림
나는 Opencode와 128GB 컴퓨터를 사용 중임. 그래서 다른 시스템에서는 결과가 다를 수도 있음.
Qwen3.6 27B와 Qwen3.6 33B를 지칠 정도로 써봤음. 이유는 모르겠지만, 도구 호출이 많은 복잡한 작업을 할 때 그냥 무너져버림. 너무 공격적이라서 시킨 것보다 조금 더 하려다가 스스로 문제를 자초함.
Gemma4 31B와 26B는 말 그대로 정반대임. 일을 제대로 끝내질 못함. 옆에 앉아서 계속 '알겠어, 알겠어, 알겠어'라고 달래줘야 함.
Qwen과 Gemma MoE 모델 모두 도구 호출이 버그투성이인 느낌임. 계속 빈 응답만 돌아옴.
내가 계속 다시 돌아오게 되는 모델은 Qwen3.5 122B임. 그냥 일을 제대로 처리하는 것 같음.
이 모델들을 써서 약 160개의 파워포인트에서 특정 데이터 필드 몇 개를 추출하려고 하루 종일 씨름했는데 문제만 계속 발생했음. 그냥 Qwen3.5 122B한테 원하는 목표를 줬더니 약 2시간 만에 끝내버림.
시중에 나와 있는 완전 밀집형(dense) 30B급 모델들은 괜찮긴 한데, 너무 느려서 그럴 가치가 없다고 생각함. 이 정도 크기의 MoE 모델들은 그냥 쓰레기임. 16GB 시스템이라면 그냥 API로 모델을 쓰는 게 나음.
120B급 MoE 모델들은 성능과 속도 사이에서 정말 최적의 지점을 찾은 것 같음. 이 크기의 모델이 더 많이 나왔으면 좋겠음. 물론 모두가 이걸 돌릴 RAM이 있는 건 아니지만, 더 작은 걸 쓰는 건 시간과 노력을 낭비하는 기분임.
다른 사람들도 그렇게 느낌?
