r/LocalLLaMA•약 3시간 전•10•16

Qwen3.8 Flash Next를 1M 컨텍스트로 돌려본 사람 있음?

Is anyone running Qwen3.8 Flash Next with a 1M context?

핵심 요약

Qwen3.8 Flash Next 모델의 1M 컨텍스트 활용 가능성과 YaRN 기법에 대한 사용자들의 경험과 의견을 공유하는 글입니다.

컨텍스트 활용 — 사용자들은 500k 수준의 컨텍스트를 주로 사용하며 1M까지 확장하는 것에 대해 논의함
하드웨어 사양 — 고용량 메모리 환경에서 대규모 컨텍스트를 처리하는 기술적 가능성을 확인함
성능 저하 — 대규모 컨텍스트 사용 시 응답 품질이나 기억력 저하가 발생할 수 있다는 우려가 제기됨
사용 사례 — 에이전트 구축이나 대규모 데이터 처리를 위해 긴 컨텍스트가 필요하다는 의견이 있음

모델 카드 다시 읽어보려고 검색 좀 하다가, huggingface URL을 못 외워서 그냥 검색창 맨 위에 뜨는 AI "답변"을 봤거든. 거기 보니까 기본적으로는 244k 컨텍스트 지원하는데, YaRN 쓰면 1M까지 늘릴 수 있다네? 1M 컨텍스트랑 YaRN 둘 다 이번에 처음 들어봤음.

혹시 이 방법 써본 사람 있음? Hermes 에이전트용으로 이 모델 써보려고 하는데, 컨텍스트 길면 좋긴 할 것 같아서... 아마도? 근데 지금 메인보드 배송 기다리는 중이라 당장은 그냥 질문만 할 수 있네. x)

다들 고마워!

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r/LocalLLaMA•약 3시간 전•10•16

Qwen3.8 Flash Next를 1M 컨텍스트로 돌려본 사람 있음?

Is anyone running Qwen3.8 Flash Next with a 1M context?

핵심 요약

Qwen3.8 Flash Next 모델의 1M 컨텍스트 활용 가능성과 YaRN 기법에 대한 사용자들의 경험과 의견을 공유하는 글입니다.

컨텍스트 활용 — 사용자들은 500k 수준의 컨텍스트를 주로 사용하며 1M까지 확장하는 것에 대해 논의함
하드웨어 사양 — 고용량 메모리 환경에서 대규모 컨텍스트를 처리하는 기술적 가능성을 확인함
성능 저하 — 대규모 컨텍스트 사용 시 응답 품질이나 기억력 저하가 발생할 수 있다는 우려가 제기됨
사용 사례 — 에이전트 구축이나 대규모 데이터 처리를 위해 긴 컨텍스트가 필요하다는 의견이 있음

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주요 댓글

r/localllama

대부분의 사용자는 500k 정도의 컨텍스트로도 충분하다고 느끼며, 1M 확장은 메모리 부담과 성능 저하 가능성 때문에 신중한 접근이 필요하다는 의견이 지배적입니다.

난 500K 컨텍스트를 쓰는데, 1M까지는 안 밀어붙였어. 메모리 헤드룸이 줄어드니까(M5 Max 128GB, antirez/ds4 사용 중). 내 측정치로는 250K 넘어가도 성능 저하는 딱히 없더라. 더 올릴 수도 있겠지만 아직 그럴 필요성을 못 느꼈어. 500K면 대부분 작업에 충분함.

나도 Spark에서 500k로 돌리고 있는데 아주 환상적이야. 이번 주말에 두 번째 Spark로 1M까지 밀어붙여 볼까 생각 중인데... 만약 하게 되면 후기 남길게!

오, 좋다! 고마워, 결과 기다리고 있을게.

대박! 그럼 확실히 감당이 된다는 거네? 꽤 멋진데. 난 Strata랑 R9700 두 대, 128GB DDR4로 구성할 예정이라 뭐가 되고 뭐가 안 되는지 테스트해보고 싶어. :) 피드백 고마워! =

응, 꽤 쉽게 가능해. 네 사양이면 1M도 충분히 여유 있게 들어갈 거야.

맥북에서 500k라니 미쳤네, 근데 통합 메모리가 제 몫을 톡톡히 하는 것 같아. 이 모델에서 YaRN 언급하는 사람도 못 봤는데, 아마 그 검색 요약이 hallucination이었을 수도 있겠다. 근데 50만 토큰이나 필요한 작업을 대체 뭘 돌리는 거야? 프롬프트에 소설 한 권을 다 넣는 수준인데.

왜 1M 컨텍스트가 필요해? Tibo조차 얼마 전에 자기네 시스템이 1M 컨텍스트에서 무너지고 있다고 인정했잖아. 거기까지 도달하려면 시간도 좀 걸리고 최적화도 많이 필요할 것 같아.

-1

필요해서라기보다는 그냥 순수하게 궁금해서 그래. o.o 사실 대부분 상황에서 256k 이상이 필요했던 적은 없지만, 1M 컨텍스트를 가진 로컬 모델이라는 개념이 꽤 흥미롭더라고.

서버를 구축하면서 LLM의 실제 구성 요소들에 대해 더 배우는 중이라, 이 YaRN 방식이 그냥 흥미롭게 들렸던 거야. :)

난 400k로 돌리고 있는데, 나한테는 충분한 것 같아.

Strata는 컨텍스트 대부분을 RAM에 올리기 때문에 가능해. 500k 이상은 안 해봤지만 충분히 할 만해.

혹시 그렇게 큰 컨텍스트에서 응답이나 리콜 성능 저하를 느낀 적 있어? 난 한동안 262K 네이티브 맥스로 사용해왔고, 확장할 RAM도 좀 남아서 1.5배 정도인 393K 컨텍스트로 늘려볼까 고민 중이야. 근데 IQ4_XS 양자화 모델이 확장된 컨텍스트 전체에 걸쳐 어텐션을 제대로 유지할 수 있을지, 아니면 응답에서 성능 저하를 체감하게 될지 확신이 안 서네.

컨텍스트 윈도우 크기 얘기가 나와서 말인데, 다들 나처럼 기본값을 256k로 설정해? 아니면 모델이 여전히 훌륭한 어텐션과 리콜 성능을 보여준다는 '최적의' 131k로 설정해?

솔직히 컨텍스트를 많이 압축해야 하는 상황은 너무 싫거든.

원문r/LocalLLaMA