r/LocalLLaMA•3개월 전•12•40

하드웨어를 효율적으로 사용하지 못하는 것 같은 느낌이 듭니다

I feel like I'm not using my hardware efficiently

핵심 요약

RTX 4090과 3090Ti를 보유한 사용자가 현재 모델 성능과 하드웨어 활용에 대해 고민하며 조언을 구하는 글입니다.

하드웨어 사양 — 7950x, 128GB DDR5, RTX 4090 및 3090Ti 구성임
현재 모델 — Qwen 3.6 27B Q8 모델을 llama.cpp로 구동 중임
기술적 고민 — 더 큰 파라미터 모델 구동 시도와 VRAM/RAM 활용 최적화에 어려움을 겪음
사용 목적 — 코딩보다는 연구 및 기억 보조용으로 모델을 활용함

안녕하세요,

7950x, 128GB DDR5, RTX 4090, RTX 3090TI를 사용 중입니다.

현재 llama.cpp로 Qwen3.6 27B Q8 모델을 262k 컨텍스트로 돌리고 있습니다. DDR5 RAM은 전혀 사용하지 않는데, 동시에 122B A10B 같은 모델은 구동할 수가 없네요.

제 FOMO(뒤처지는 것에 대한 불안감)가 정당한 건가요, 아니면 현재 구동할 수 있는 모델 중에 이것보다 더 나은 게 없는 건가요?

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r/LocalLLaMA•3개월 전•12•40

하드웨어를 효율적으로 사용하지 못하는 것 같은 느낌이 듭니다

I feel like I'm not using my hardware efficiently

핵심 요약

RTX 4090과 3090Ti를 보유한 사용자가 현재 모델 성능과 하드웨어 활용에 대해 고민하며 조언을 구하는 글입니다.

하드웨어 사양 — 7950x, 128GB DDR5, RTX 4090 및 3090Ti 구성임
현재 모델 — Qwen 3.6 27B Q8 모델을 llama.cpp로 구동 중임
기술적 고민 — 더 큰 파라미터 모델 구동 시도와 VRAM/RAM 활용 최적화에 어려움을 겪음
사용 목적 — 코딩보다는 연구 및 기억 보조용으로 모델을 활용함

안녕하세요,

7950x, 128GB DDR5, RTX 4090, RTX 3090TI를 사용 중입니다.

현재 llama.cpp로 Qwen3.6 27B Q8 모델을 262k 컨텍스트로 돌리고 있습니다. DDR5 RAM은 전혀 사용하지 않는데, 동시에 122B A10B 같은 모델은 구동할 수가 없네요.

제 FOMO(뒤처지는 것에 대한 불안감)가 정당한 건가요, 아니면 현재 구동할 수 있는 모델 중에 이것보다 더 나은 게 없는 건가요?

주요 댓글

r/localllama

사용자들은 현재 27B 모델이 코딩용으로 최적이라는 의견과 함께, 더 큰 모델 구동을 위해 llama.cpp의 자동 로드 기능을 활용하거나 VRAM 최적화에 집중하라는 조언을 주고 있습니다.

FOMO가 왜 생기는 거임? Qwen 3.6 27b는 에이전트 코딩용으로 괜찮음.

RAM으로 오프로드할 수는 있는데, 그러면 속도가 엄청 느려질 거임.

정확히 뭘 하려는 거임?

-2

코딩은 안 하고, 주로 연구나 기억 보조용으로 쓰고 있음.

그럼 더 큰 파라미터 모델이 필요하겠네. 3.6 27b는 에이전트 코딩 작업에 튜닝된 거라.

맞음, 그래서 물어보는 거임. 내 사용 사례에 더 나은 모델이 있을 것 같은데, 더 큰 모델을 설정하는 게 좀 어려워서.

게시글을 수정해서 뭘 하려는 건지 좀 더 구체적으로 적는 게 좋을 듯. '연구'라는 건 좀 모호하니까.

고맙다, 너희들 도움 덕분에 Qwen3.5 122B A10B 돌리는 데 성공했어. 이제 최적화하면서 모델 간 차이점을 찾아보려고. 솔직히 Qwen3.6도 이미 진짜 엄청 좋았음.

코딩용으로는 현재 27B가 스윗스팟임. Deepseek V4 Flash 작은 Q4 버전을 시도해볼 순 있겠지만, 48GB VRAM이랑 128GB RAM으로는 컨텍스트를 위한 공간이 별로 안 남을 거임. 그냥 27B 쓰는 걸 추천함.

완전 동의함. 나도 블랙웰 듀얼로 쓰는데, Qwen 3.6 27b(nvfp4, fp8, 16) 쓰다가 Deepseek v4 flash로 넘어가는 게 맞음. Nemotron super는 에이전트 코딩에는 별로였는데, 일반적인 오픈클로 용도로는 꽤 괜찮았음. Q4로 돌릴 수 있을 거임.

지금 Qwen에서 DSv4-F로 넘어가는 모델들 사이에 공백이 좀 있는 것 같음. Puzzle은 아직 안 써봄.

수정: DDR5는 현재 사용하지 않는 MoE 전문가들을 오프로드하기엔 괜찮지만, 채널 수랑 속도에 따라 다름. 예: 12...

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뭐가 더 나은지는 용도에 따라 다름. Gemma 4가 창의적인 글쓰기, 언어, 비전 쪽은 훨씬 나음. Qwen 3.6은 기본적으로 모든 코딩 작업에서 더 낫고.

이론적으로는 M2.7을 거기 맞출 수 있는데, 오프로딩 때문에 훨씬 느려질 거임. https://huggingface.co/mudler/MiniMax-M2.7-APEX-GGUF 같은 거. llama를 직접 컴파일해서 lto o3랑 march 튜닝으로 5-15% 정도 성능 향상을 노려볼 수도 있음. 122b는 구동하려면 CPU로 오프로드해야 할 거임.

apex는 unsloth랑 비교하면 어떰? MiMo v2.5 나오기 전까지는 M2.7이 주력이었는데, 가끔 양자화 정확도(UD-IQ4_XS) 때문에 고통받는 게 느껴짐.

원문r/LocalLLaMA