IQ1_S를 돌리는 사람을 보는 FP8/BF16 사용자들

솔직히 텍스트 품질이랑 모델을 어디에 쓰느냐에 달렸음. 그냥 기본적인 창작 글쓰기나 가벼운 롤플레잉을 한다면 IQ2나 심지어 IQ1 같은 고강도 양자화를 써도 충분히 넘어갈 수 있음. 모델이 문장을 매끄럽게 이어주기만 하면 되니까. 하지만 코딩, 복잡한 논리적 추론, 구조화된 JSON 추출에 IQ1이나 IQ2 양자화를 쓰려고 하면 완전히 박살이 남. 퍼플렉시티(perplexity)가 하늘을 찌르고, 모델이 문법과 더 깊은 논리에 대한 파악 능력을 잃기 시작함. FP8이나 BF16을 쓰는 사람들은 보통 아주 작은 정밀도 저하도 결과물을 망치는 작업을 하기 때문에, IQ1 양자화를 쓰는 사람을 보면 완전히 미친 짓처럼 보이는 거임. 이건 기본적으로 빠르고 혼란스러운 대화 상대와, 변수 하나라도 환각(hallucination)을 일으키면 안 되는 정밀한 계산기가 필요한 것의 차이임.

맞는 말임. 결과물이 깨지지 않아서 계속 다시 프롬프트를 입력할 필요가 없을 정도로 제대로 된 결과를 얻으려고 하면, 저양자화 모델을 쓰는 게 오히려 비효율적이게 됨. 근데 스위트 스팟이 정확히 어디인지는 모르겠네, 아마 Q6 정도 아닐까? 아쉽게도 NVFP4는 아닌 것 같음.

대부분 모델의 스위트 스팟은 보통 Q4_K_M이나 Q5_K_M 근처임. 그 수준이면 비양자화 가중치 대비 퍼플렉시티 곡선이 비교적 평탄하게 유지되고, 추론 능력에 거의 눈에 띄는 타격 없이 VRAM 사용량을 엄청나게 줄일 수 있음.

Q6을 넘어가면 파일 크기는 상당히 커지는데 실제 출력 정확도 향상은 미미한 수확 체감 현상을 겪게 됨. NVFP4의 경우, 거대한 하드웨어 처리량 측면에서는 이론상 훌륭하게 들리지만, 현재 아키텍처의 활성화 이상치(activation outliers)들이 고강도 양자화 과정에서 모델의 내부 논리를 너무 많이 깨뜨리는 경향이 있음. FP4를 염두에 두고 네이티브하게 학습된 모델이 나오기 전까지는, 끝없는 재프롬프팅 없이 깔끔한 결과를 얻으려면 탄탄한 Q4나 Q5 GGUF 또는 EXL2 양자화를 고수하는 게 확실히 가장 실용적인 선택임.

왜 다들 NVFP4를 안 좋게 보는지 모르겠네. 난 RTX 6000 Pro로 작업할 때는 FP8이나 Q6보다 NVFP4를 쓰는데 에이전트 작업에서 큰 차이를 못 느끼겠음. RTX 3060 쓸 때는 IQ3_XXS GSQ-RCO를 쓰는데 성능 저하가 약간 있긴 해도 에이전트 작업에는 여전히 좋음.

그건 마치 20달러 넘는 고급 레스토랑 버거를 보고 누군가 '가격이 말도 안 돼, 맥도날드 가면 5달러에 먹을 수 있는데'라고 하는 거랑 똑같음.

5달러짜리 버거 먹는 사람은 뭘 모르는 거지.

둘 다 버거인 건 맞지만, 둘 다 똑같이 맛있냐고 하면 전혀 아니거든.