Qwen 3.8 27b - PI AGENT vs OPENCODE 비교
Qwen 3.8 27b - PI AGENT vs OPENCODE
핵심 요약
PI Agent가 Opencode보다 성능, 효율성, 컨텍스트 관리 면에서 더 뛰어나다는 사용자들의 경험담이 공유됨.
- 성능 비교 — PI Agent가 Opencode보다 코드 생성 품질과 안정성이 더 우수함
- 컨텍스트 관리 — PI Agent는 컨텍스트 압축이 덜 발생하고 더 효율적으로 작동함
- 사용자 경험 — Opencode는 UI가 편리하지만 PI Agent는 커스터마이징 자유도가 높음
- 비전 모듈 활용 — 모델이 출력 품질을 평가하도록 비전 모듈을 반드시 함께 사용해야 함
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1j7r47l/i_just_made_an_animation_of_a_ball_bouncing/
이 글 보고 자극받아서 1년 만에 테스트 한번 돌려봤다 ;)
이건 내가 출력 품질 비교하려고 맨날 하는 테스트 중 하나임.
근데 웃긴 게, Qwen 3.8 27b 모델 쓰는데 Opencode보다 PI Agent 결과물이 훨씬 더 잘 나오네? 이게 왜 이러냐?
어찌 된 영문인지 PI Agent가 에이전트 환경에서 훨씬 성능이 좋음. 토큰도 덜 먹고, 출력 토큰 32k 제한 같은 빡센 제약도 없고, 속도도 빠르고, 멈추지도 않음. 무엇보다 Opencode보다 컨텍스트 압축을 훨씬 덜 하더라. 예를 들어 Opencode는 전체 컨텍스트 100k에 출력 32k 잡으면 67k 지점부터 압축 들어가는데, PI는 출력 컨텍스트를 64k 이상으로 잡아도 90k 지점까지 버팀.
내 RTX 3090 설정은 이거임.
Opencode랑 PI agent에 API 쏴주는 llama-server ini 설정.
llama-server.exe --models-preset 1_preset.ini --models-max 1 --direct-io
config ini
[Qwen3.8-27B_dense_c-100k]
model = models/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf
mmproj = models/mmproj-BF16-Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf
reasoning-format = deepseek
flash-attn = on
n-gpu-layers = 99
reasoning = on
ctx-size = 100000
temperature=1.0
top-p=0.95
top-k=20
min-p=0.0
presence-penalty=0.0
repeat-penalty=1.0
mmproj-offload = false
한 가지 더 중요한 거:
모델이 비전 기능을 써서 출력 품질을 평가하니까 무조건 VISION 모듈을 같이 써라!
난 비전 쪽은 램(RAM)으로 돌림. 코드 짜는 데 비전 속도가 엄청나게 빠를 필요는 없거든.
코드 생성이나 디버깅할 때 스크린샷 몇 장 처리하는 건데, GPU로 0.3초 걸리나 램으로 3초 걸리나 별 차이 없음 ;)
