r/LocalLLaMA•2개월 전•48•50논쟁
Qwen vs Gemma
핵심 요약
Qwen과 Gemma 모델의 성능 체감 차이에 대한 사용자들의 경험 공유 및 논의.
- 성능 체감 차이 — 벤치마크 점수와 달리 실제 사용 시 Gemma가 더 똑똑하게 느껴진다는 의견이 있음
- 양자화 영향 — Q4 양자화 모델 사용 시 성능 저하가 모델 간 체감 차이를 유발할 수 있음
- 에이전트 작업 — Qwen이 에이전트 작업이나 코딩 환경에서 더 우수하다는 평가가 지배적임
- 환각 현상 — Qwen은 모르는 정보에 대해 자신 있게 환각을 일으키는 경향이 있다는 지적이 있음
안녕하세요! 로컬 LLM을 이것저것 해보고 있는데, 벤치마크 점수는 훨씬 높은데도 Qwen 3.6 35a3B가 Gemma 4 26a4B (QAT)보다 체감상... 훨씬 덜 똑똑하게 느껴지는 걸 발견했습니다. 프롬프트 이행, 출력 일관성, 그리고 그냥 일반적인 '상식' 측면에서 Gemma가 훨씬 앞서 있는 것 같습니다. Arena.ai 순위도 대체로 동의하는 편인데, Gemma 4 26a4는 더 큰 독점 모델인 Qwen 3.6 Plus보다 ELO 점수가 7점 정도 낮게 나옵니다.
둘 다 Q4로 돌리고 있어서 제가 보는 게 그냥 QAT가... 잘 작동하고 있는 건가 싶기도 합니다. 하지만 여전히 그 격차가 얼마나 크게 느껴지는지 좀 놀랍네요.
다른 분들도 비슷하게 느끼시나요? Qwen을 더 똑똑하게... 행동하게 만드는 '비결' 같은 게 있을까요? 여러분의 경험이 어떤지 궁금합니다.
