r/LocalLLaMA•약 1개월 전•211•137
비인기 의견: Qwen 3.8 27b는 과하게 생각하는 모델이 아니다
Unpopular opinion : Qwen 3.8 27b is not an overthinker
핵심 요약
Qwen 3.8 27b의 추론 토큰 사용량에 대한 논란과 하드웨어 성능 및 설정 최적화에 관한 사용자들의 토론.
- 추론 토큰 사용량 — 다른 중국 모델들과 비교했을 때 비슷한 수준이며 필요한 과정임
- 하드웨어 제약 — 긴 컨텍스트와 빠른 디코딩을 지원하기엔 사용자들의 하드웨어가 부족함
- 설정 최적화 — reasoning_effort 설정을 통해 추론 강도를 조절할 수 있음
- 벤치마크 테스트 — bf16 환경에서 모델 성능을 검증하고 양자화 영향에 대해 논의함
그래, 3.6 버전보다 추론 토큰을 훨씬 더 많이 처먹는 건 맞음.
근데 다른 중국 모델들인 glm 5.3, deepseek v4 flash나 pro 같은 거랑 똑같은 작업으로 테스트해보면 성능 진짜 비슷함. 그리고 그만큼 추론 토큰이 필요한 것도 사실이고.
현실적으로 우리가 빡치는 이유는 우리 하드웨어 사양으로는 1M 컨텍스트(아직 지원 안 하는 거 알지만)에 150 tps 디코딩을 돌릴 수가 없어서 그런 거잖아.
게다가 퀄리티 좀 떨어지는 거 감수할 수 있으면 그냥 추론 예산(reasoning budget) 제한 걸어버리면 됨. 그래도 3.6보다는 나을 거다.
