[RTX 5060 Ti 16GB] 16GB 그래픽카드에서 Gemma 4 26B는 얼마나 빠를까, Unsloth Studio 기본값으로 초당 94토큰이었다
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Gemma 4 26B A4B QAT를 기본값으로 돌렸습니다. 초당 약 94토큰, VRAM 14.1GB였습니다. 컨텍스트별 속도, 산수·코딩 결과, Gemma 4 12B와의 비교를 담았습니다.
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RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Gemma 4 26B A4B QAT를 기본값으로 돌렸습니다. 초당 약 94토큰, VRAM 14.1GB였습니다. 컨텍스트별 속도, 산수·코딩 결과, Gemma 4 12B와의 비교를 담았습니다.
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.
RTX 5060 Ti 16GB에서 Ternary Bonsai 2 27B(PQ2_0)를 PrismML llama-server로 재 봤습니다. VRAM 9.3GB, 생성 속도 약 48t/s였고, 기본 생각 단계 xhigh는 800자 글에 4~7분, medium은 14~21초였습니다.
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.
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.
Qwen3.8 27B를 약 1.7비트로 줄인 PrismML Ternary Bonsai 2 27B(5.95GB)를 RTX 5090에서 재 봤습니다. LM Studio로는 아직 열리지 않아 제작사 llama.cpp로 돌렸고, 한국어 답 33개 중 30개에 외국어가 섞이지 않았습니다. VRAM 10.6GB, 약 118 t/s(초당 토큰 수), 생각 단계별 결과를 정리했습니다.