r/LocalLLaMA•15일 전•120•31논쟁
DeepSeek-V4.1-Flash(KVCache + Engram) 같은 최적화된 차세대 모델을 기대하며... (소/중/대형 사이즈)
Hoping for Optimized Smarter Upcoming Models .... Like DeepSeek-V4.1-Flash( KVCache + Engram) in Small/Medium/Big sizes
핵심 요약
KVCache 최적화와 Engram 기술을 통해 더 적은 VRAM으로 고성능 모델을 구동하려는 미래 모델에 대한 기대와 논의.
- KVCache 최적화 — 더 적은 VRAM으로 대규모 컨텍스트를 처리하려는 시도함
- Engram 기술 — 모델 사이즈의 일부를 외부 메모리로 활용해 효율성을 높임
- 하드웨어 제약 — 32GB VRAM으로도 고성능 모델을 구동할 수 있는 환경을 꿈꿈
- 모델 성능 논쟁 — 압축 기술이 모델의 지능과 환각 현상에 미치는 영향에 대해 의견이 갈림
여전히 많은 사람들이 자기 GPU에서 30B급 모델을 Q8 양자화로, 그것도 Unquantized KVCache(256K 컨텍스트)까지 얹어서 돌리는 걸 꿈꾸고 있지.
DeepSeek-V4.1-Flash의 KVCache랑 Engram 기술이 앞으로 나올 모든 모델에 적용되면 진짜 대박일 거다. 큰 모델들도 마찬가지고.
Engram은 모델 사이즈의 대략 1/3에서 1/2 정도 차지한다고 들었어. 사이즈 범위도 다양할 수 있겠지. 그러니까 30B 모델 기준으로는 10~15GB 정도 먹는다는 소리야.
대략적인 수치를 정리한 모델 몇 개를 가져와 봤어. 홀수 행은 현재 모델, 짝수 행은 미래/가상의 모델(굵게 표시)이야. 256K 컨텍스트에 1GB를 잡았는데, 사실 DeepSeek-V4.1-Flash는 100만 컨텍스트에도 똑같이 1GB밖에 안 먹긴 해.
| Model | Model Size | 256K KVCache F16 | MTP | Vision | Total GB |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8-27B-Q8 | 29 | 16 | 1 | 1 | 47 |
| Qwen4.0-27B-Q8 | 29 | 1 | 1 | 1 | 32 |
| Qwen3.8-27B-Q4_K_M | 17 | 16 | 1 | 1 | 35 |
| Qwen4.0-27B-Q4_K_M | 17 | 1 | 1 | 1 | 20 |
| Muse-Glimmer-30B-Q8 | 30 | 16 | 1 | 1 | 48 |
| Muse-Glimmer-2-30B-Q8 | 30 | 1 | 1 | 1 | 33 |
