r/LocalLLaMA•약 2시간 전•137•61

그래, 인정할게. Qwen 3.8 Flash Next는 확실히 좋네

OK, fine, Qwen 3.8 Flash Next is nice

핵심 요약

사용자들이 Qwen 3.8 Flash Next의 성능에 감탄하며, 새로운 도구와 모델로의 전환에 대한 경험을 공유함.

모델 성능 — Qwen 3.8 Flash Next가 이전 모델들을 대체할 만큼 뛰어난 성능을 보여줌
도구 전환 — 새로운 엔진이나 도구가 더 나은 속도와 성능을 제공하면 즉시 갈아타는 것이 일반적임
양자화 효율 — IQ4와 IQ3 간의 성능 차이에 대한 사용자들의 실질적인 테스트 결과 공유
최신 모델 — Ornith-1.5-122B 등 새로운 모델들이 등장하며 기존 모델들과 경쟁하는 양상

최대한 버텨보려고 했는데, 결국 못 참고 strata를 깔아버렸다.

진짜 깜짝 놀랐네. 원래 3.8 27b Q6 kv8을 주력으로 썼고 이것도 성능은 개쩔었는데, strata IQ4 xs에서 돌리는 Flash Next가 진짜 물건이다. 마음이 확 기우네.

완벽한 건 아니지만, 작년에 실무에서 쓰던 모델들 느낌이 난다. 그 정도면 뭐든 다 할 수 있는 수준이지.

너네 진짜 나쁜 영향력이다.

원문

커뮤니티 목록

r/LocalLLaMA•약 2시간 전•137•61

그래, 인정할게. Qwen 3.8 Flash Next는 확실히 좋네

OK, fine, Qwen 3.8 Flash Next is nice

핵심 요약

사용자들이 Qwen 3.8 Flash Next의 성능에 감탄하며, 새로운 도구와 모델로의 전환에 대한 경험을 공유함.

모델 성능 — Qwen 3.8 Flash Next가 이전 모델들을 대체할 만큼 뛰어난 성능을 보여줌
도구 전환 — 새로운 엔진이나 도구가 더 나은 속도와 성능을 제공하면 즉시 갈아타는 것이 일반적임
양자화 효율 — IQ4와 IQ3 간의 성능 차이에 대한 사용자들의 실질적인 테스트 결과 공유
최신 모델 — Ornith-1.5-122B 등 새로운 모델들이 등장하며 기존 모델들과 경쟁하는 양상

최대한 버텨보려고 했는데, 결국 못 참고 strata를 깔아버렸다.

진짜 깜짝 놀랐네. 원래 3.8 27b Q6 kv8을 주력으로 썼고 이것도 성능은 개쩔었는데, strata IQ4 xs에서 돌리는 Flash Next가 진짜 물건이다. 마음이 확 기우네.

완벽한 건 아니지만, 작년에 실무에서 쓰던 모델들 느낌이 난다. 그 정도면 뭐든 다 할 수 있는 수준이지.

너네 진짜 나쁜 영향력이다.

주요 댓글

r/localllama

사용자들은 Qwen 3.8 Flash Next의 뛰어난 성능에 만족하며, 더 효율적인 도구와 모델을 찾아 끊임없이 실험하고 공유하는 분위기입니다.

이런 거에 왜 최애가 있는 건지 이해가 안 가네?
도구에 충성할 필요는 없잖아 ㅋㅋㅋ.

난 llama.cpp, vllm 쓰다가 지금은 strata 써. 더 나은 속도나 모델을 제공하는 새로운 도구/엔진이 나오면 바로 갈아탈 거야.

개인적으로는 팀의 문제가 아니야. 근데 모델이 어떻게 작동하는지, 어떻게 프롬프트를 넣어야 하는지, 장단점은 뭔지 익숙해지다 보면 워크플로우를 새로 바꾸는 게 귀찮게 느껴질 수 있지.

동감. 모델을 많이 다룰수록 그 특성과 강점을 더 잘 이해하게 돼. 모델의 행동을 속속들이 파악하고 있다면 평범한 모델도 유용하게 쓸 수 있지.

LLM에 대해선 나도 같은 생각이야. 하지만 나한테 항상 제 역할을 해줬던 도구들에 애착이 가는 건 어쩔 수 없지. 무슨 말인지 이해해.

합류를 환영해.

내 코딩 테스트에서는 IQ4가 IQ3보다 더 정확하지 않았어. 어차피 대부분 IQ3 전문가 모델을 사용하니까 당연한 결과지.

품질 향상도 없는데 성능 저하를 감수할 이유가 없어서 결국 IQ3로 돌아갔어.

나도 마찬가지야. 내 생각엔 strata랑 IQ3 조합이 지금까지 나온 AI 개발 환경 중 최고인 것 같아.

Qwen4가 너무 기다려져. Q3.8FN에 Claude DNA가 섞인 건 아는데, Opus 5.5의 행동 양식도 좀 몰래 가져왔으면 좋겠네.

업무용으로 가끔 hosted deepseek를 썼었는데, qfn 3.8 덕분에 완전히 끊었어. 내가 던져주는 건 다 처리하더라고. 추론 능력도 아주, 음, 합리적이야. 전반적으로 매우 지능적이고 유능해.

Blackwell 몇 대에 호스팅해서 쓰고 있어.. 구독은 다 취소했지. Zcode에서 돌리니까 내 문제들을 많이 해결해 주더라고.

Blackwell 두 대로 QFN 돌리면 성능 어느 정도 나와?

원문r/LocalLLaMA

지금 같이 볼 만한 글

r/LocalLLaMA•1일 전

qev-0.8b · 새로운 SOTA 초소형 로컬 의사결정 모델

0.8B 파라미터의 초소형 의사결정 모델 qev-0.8b가 공개되어 커뮤니티의 관심을 받고 있습니다.

7342

Reddit 원문

r/ClaudeCode•약 18시간 전

x10 / x20 플랜은 거짓말이다!

Anthropic의 Max 플랜 배율이 주간 사용량 제한에는 적용되지 않아 소비자들이 기만당하고 있다고 주장하는 글입니다.

188149논쟁

Reddit 원문

r/ClaudeAI•약 8시간 전

Claude를 사용해 삼성 TV를 수리하고 최적화했습니다

Claude에게 TV 제어를 맡겨 광고 제거, 앱 정리, 홈 화면 커스텀까지 성공한 사례입니다.

Claude에게 TV 제어를 맡겨 광고 제거, 앱 정리, 홈 화면 커스텀까지 성공한 사례입니다.

2285258

Reddit 원문

커뮤니티 전체 보기

원문

주요 댓글

r/localllama

사용자들은 Qwen 3.8 Flash Next의 뛰어난 성능에 만족하며, 더 효율적인 도구와 모델을 찾아 끊임없이 실험하고 공유하는 분위기입니다.

이런 거에 왜 최애가 있는 건지 이해가 안 가네?
도구에 충성할 필요는 없잖아 ㅋㅋㅋ.

난 llama.cpp, vllm 쓰다가 지금은 strata 써. 더 나은 속도나 모델을 제공하는 새로운 도구/엔진이 나오면 바로 갈아탈 거야.

동감. 모델을 많이 다룰수록 그 특성과 강점을 더 잘 이해하게 돼. 모델의 행동을 속속들이 파악하고 있다면 평범한 모델도 유용하게 쓸 수 있지.

LLM에 대해선 나도 같은 생각이야. 하지만 나한테 항상 제 역할을 해줬던 도구들에 애착이 가는 건 어쩔 수 없지. 무슨 말인지 이해해.

합류를 환영해.

내 코딩 테스트에서는 IQ4가 IQ3보다 더 정확하지 않았어. 어차피 대부분 IQ3 전문가 모델을 사용하니까 당연한 결과지.

품질 향상도 없는데 성능 저하를 감수할 이유가 없어서 결국 IQ3로 돌아갔어.

나도 마찬가지야. 내 생각엔 strata랑 IQ3 조합이 지금까지 나온 AI 개발 환경 중 최고인 것 같아.

Qwen4가 너무 기다려져. Q3.8FN에 Claude DNA가 섞인 건 아는데, Opus 5.5의 행동 양식도 좀 몰래 가져왔으면 좋겠네.

Blackwell 몇 대에 호스팅해서 쓰고 있어.. 구독은 다 취소했지. Zcode에서 돌리니까 내 문제들을 많이 해결해 주더라고.

Blackwell 두 대로 QFN 돌리면 성능 어느 정도 나와?

원문r/LocalLLaMA