로컬 AI 시작하기 3편, Gemma 4 12B·Qwen3.8 27B 모델 이름은 어떻게 읽을까, Q4_K_M과 IQ2_S는 파일이 8GB 차이였다
모델 이름의 12B, A3B, QAT, GGUF, Q4_K_M이 무슨 뜻인지 조각별로 풀었습니다. 같은 Qwen3.8 27B도 4비트 파일은 17.74GB, 2비트 파일은 9.30GB였고, 같은 Q4_K_M도 올린 곳에 따라 16.46GB에서 18.97GB까지 달랐습니다.
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모델 이름의 12B, A3B, QAT, GGUF, Q4_K_M이 무슨 뜻인지 조각별로 풀었습니다. 같은 Qwen3.8 27B도 4비트 파일은 17.74GB, 2비트 파일은 9.30GB였고, 같은 Q4_K_M도 올린 곳에 따라 16.46GB에서 18.97GB까지 달랐습니다.
같은 Qwen3.8 27B 파일로 LM Studio와 Unsloth Studio를 비교했습니다. 기본값 속도는 65.4 대 65.6 t/s로 같았고, MTP를 켜면 35~44% 빨랐습니다. 생각 한도, 컨텍스트, 조심할 점과 앞으로의 측정 방법을 정리했습니다.
GitHub 스타 3만 개를 받은 무료 화면 녹화·편집 앱 Recordly를 직접 설치해 써 봤습니다. 녹화, 자동 확대, 커서 효과, MP4·GIF 내보내기를 확인했고, 77초 1080p 영상은 약 12초 만에 내보냈습니다. 창 녹화 주의점과 녹화 중 로컬 AI 속도도 정리했습니다.
RTX 5090에서 Qwen3.8 27B 파일 두 개(lmstudio-community Q4_K_M, unsloth UD-Q4_K_XL)를 LM Studio와 Unsloth Studio에 차례로 올리고 설정을 똑같이 맞춰 쟀습니다. MTP를 끄면 두 프로그램의 속도가 거의 같았고, MTP를 켜면 Unsloth Studio가 35~36% 빨랐습니다. lmstudio-community 파일은 두 프로그램 모두에서 8~15% 더 빨랐고, 정답률은 네 조합이 같았습니다. 생각 설정의 차이와 두 프로그램 화면 캡처도 함께 정리했습니다.
Unsloth Studio를 RTX 5090에 설치하고 Qwen3.8 27B(UD-Q4_K_XL)로 설정을 하나씩 바꿔 가며 쟀습니다. 기본값은 컨텍스트를 16만 8천 토큰으로 알아서 잡았고 초당 72토큰이었습니다. 속도 기능을 MTP로 바꾸면 48% 빨라졌고, KV 캐시를 q8_0으로 줄이면 최대 컨텍스트 262,144에서도 초당 103토큰이 나왔습니다. 생각 단계별 정답률, 화면 캡처, 쓰임새별 추천 설정을 정리했습니다.
Qwen3.8 27B Q4_K_M 파일을 lmstudio-community, unsloth, ggml-org 세 곳에서 받아 RTX 5090과 LM Studio로 비교했습니다. 채점 질문 250번 중 171~180번을 맞혀 정답률은 거의 같았고, 생성 속도는 초당 63.8~86.2토큰으로 달랐습니다. 차이는 파일 안에 MTP 레이어가 있느냐에서 나왔습니다. 파일 속 양자화 구성, VRAM, MCP 도구 호출 결과와 LM Studio 캡처를 함께 정리했습니다.
로컬 AI 모델 4개(Qwen3.8 27B, Gemma 4 26B A4B, Gemma 4 31B, Muse Glimmer)에 MCP 도구 3개(웹 페이지 읽기, 현재 시간, 파일 읽기)를 붙이고 같은 질문 30개를 물었습니다. 최신 정보와 파일 질문에서 240번 중 3번이던 정답이 237번이 됐고, 도구가 없을 때는 문서를 읽은 척 틀린 답을 하기도 했습니다. LM Studio 설정 방법과 캡처, 모델별 결과를 정리했습니다.
RTX 5060 Ti 16GB PC의 LM Studio에서 Qwen3.8 27B를 양자화 4종(Q4_K_M, Q3_K_XL, IQ3_S, IQ2_S)으로 돌려 봤습니다. 4비트와 3비트는 약 2t/s였고, 2비트 IQ2_S만 약 33t/s로 15배 빨랐습니다. 2비트는 생각을 켜야 정확했고, 컨텍스트는 32K가 알맞았습니다.
Meta가 공개한 약 300억 파라미터 모델 Muse Glimmer를 RTX 5090의 LM Studio 기본 설정으로 재 봤습니다. 컨텍스트를 16배 늘려도 VRAM은 17.5GB에서 19.2GB로 1.7GB만 늘었고, 기본 설정에서 27번 모두 답했습니다. 속도, 생각 단계, 한국어 품질, 이미지 입력까지 정리했습니다.