r/LocalLLaMA•약 2개월 전•340•186
하루 써본 결과, Muse-Glimmer-30B가 특정 상황에선 3.6-27B를 확실히 이긴다고 말할 수 있겠음
1 Day in and I feel okay saying Muse-Glimmer-30B finally beats 3.6-27B for the size in some use-cases
핵심 요약
Muse-Glimmer-30B 모델이 3.6-27B 대비 효율적인 추론과 지식 깊이로 특정 작업에서 우위를 점한다는 평가입니다.
- 효율적 추론 — Grok 4.5 수준의 효율적인 사고 능력을 보여줌
- 양자화 성능 — iq3_xxs 양자화 시 Qwen/Gemma보다 뛰어난 성능을 발휘함
- 지식 깊이 — 도구 없이 수행하는 일반 상식 퀴즈에서 27B 모델을 능가함
- 에이전트 작업 — OpenCode 환경에서 27B 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 완료함
몇 가지 바로 짚고 넘어갈 점:
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추론이 매우 효율적임. Grok 4.5 수준의 효율적인 사고 능력임
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양자화가 아주 잘 됨. iq3_xxs로 테스트해 본 결과 Qwen/Gemma가 그 사이즈에서 보여준 것보다 나았음
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지식의 깊이가 놀라움. 도구 없이 수행하는 일반 상식 퀴즈에서 Qwen3.6 27B를 이김
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OpenCode에서 27B보다 훨씬 효율적인 에이전트임. 두 모델 다 작업을 완수하지만 Muse-Glimmer가 매번 더 빨리 끝냈음
코딩 관련해서는 대부분의 작업에서 더 떨어진다고 말하고 싶음, 아마 Gemma4-31B 수준에 더 가까울 듯.. 하지만 젠장, 지금 24GB GPU에서 이 모델을 쓰고 싶은 곳이 정말 많음. 3.6-27B를 제외하면 그 자리를 채운 모델이 나온 지 꽤 됐거든.
