r/LocalLLaMA•2일 전•164•54
Qwen 3.8 Flash Next는 Qwen 4 아키텍처 기반인데, 발표된 Qwen 4 27B도 n-gram을 포함한 같은 아키텍처라면 3090 한 장에서 별다른 설정 없이 더 빠른 추론이 가능할까?
Qwen 3.8 flash next is based on Qwen 4 architecture, if the announced Qwen 4 27b is also the same architecture with n-grams does it mean I can actually have faster inference on a single 3090 without tweaking much?
핵심 요약
Qwen 4 27B 모델의 아키텍처와 n-gram 적용 여부에 따른 추론 성능 변화를 두고 사용자들의 추측이 이어지고 있습니다.
- 아키텍처 추측 — 새로운 아키텍처의 복잡한 연산으로 인해 추론 속도 향상을 확신하기 어려움
- 성능 최적화 — QSA 등 새로운 기술이 도입되더라도 현재 백엔드 최적화가 미흡한 상태임
- 모델 경쟁력 — Qwen 시리즈가 경쟁 모델 대비 KV 캐시 크기와 추론 토큰의 장황함 문제를 해결해야 함
- n-gram 적용 — 27B 모델에 n-gram이 포함될지 여부에 대해 의견이 분분함
Qwen 쪽에서 모델을 직접 풀 트레이닝 할 수 있게 데이터셋이랑 방법론까지 싹 다 풀어줬으면 좋았을 텐데, 뭐 어쩌겠냐. 그래도 혹시나 더 잘 아는 사람 있을까 싶어서 멍청한 질문 하나 던져본다.
이 모델이 여전히 '과하게 생각하는(over thinker)' 경향이 있을지, 아니면 추론 속도가 빨라진 게 그걸 상쇄해 줄지 궁금하다.
