[RTX 5060 Ti 16GB] 로컬 AI Gemma 4 E4B, E2B보다 얼마나 나을까, 27% 느린 대신 코딩 문제를 두 개 더 풀었다
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Gemma 4 E4B(QAT UD-Q4_K_XL 3.93GB)를 기본값으로 돌렸습니다. VRAM 6.2GB에 초당 약 144토큰이었고, 같은 PC에서 잰 E2B와 속도·산수·코딩·사진 결과를 나란히 비교했습니다.
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RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Gemma 4 E4B(QAT UD-Q4_K_XL 3.93GB)를 기본값으로 돌렸습니다. VRAM 6.2GB에 초당 약 144토큰이었고, 같은 PC에서 잰 E2B와 속도·산수·코딩·사진 결과를 나란히 비교했습니다.
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Gemma 4 E2B(QAT UD-Q4_K_XL 2.44GB)를 기본값으로 돌렸습니다. VRAM 3.6GB에 초당 약 197토큰, 최대 컨텍스트 131,072에서도 같은 속도였습니다. 산수·코딩·사진 결과를 담았습니다.
Hermes Agent를 로컬 모델에 붙이는 두 방식을 RTX 5090에서 Qwen3.8 27B로 비교했습니다. 글 만드는 속도는 120.8과 121.7 t/s로 같았지만 과제 6개는 91.3초와 123.2초였습니다. 차이는 프롬프트를 다시 읽는 양에서 났습니다.
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.
Unsloth Studio를 설치하고 Gemma 4 12B를 받아 첫 질문을 하기까지를 네 단계로 정리했습니다. 기본값으로 RTX 5090 32GB는 초당 약 233토큰, RTX 5060 Ti 16GB는 약 52토큰이었고, 16GB는 컨텍스트를 숫자로 정하면 약 94토큰이 됩니다.
로컬 AI는 모델을 내 PC의 그래픽카드에서 돌리는 것입니다. 필요한 것 세 가지와 VRAM 확인하는 법을 정리하고, RTX 5060 Ti 16GB와 RTX 5090 32GB에서 직접 잰 속도와 VRAM을 한 표로 모았습니다. 가이드 일곱 편의 첫 편입니다.
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Qwen3-Coder 30B A3B(UD-Q3_K_XL)를 돌렸습니다. 기본값은 초당 약 145토큰, 컨텍스트 32,768에서는 약 69토큰이었고 KV 캐시를 줄이면 116토큰이 됩니다. 파이썬 문제 결과도 담았습니다.
Gemma 4 12B QAT를 RTX 5090 32GB와 RTX 5060 Ti 16GB에서 Unsloth Studio 기본값으로 올렸습니다. 32GB는 MTP가 켜져 초당 233토큰, 16GB는 MTP가 꺼져 52토큰이었습니다. 16GB는 컨텍스트만 지정해도 94토큰이 됩니다.
RTX 5060 Ti 16GB의 Unsloth Studio에서 Qwen3.6 35B A3B(UD-IQ3_XXS)를 기본값으로 돌렸습니다. VRAM 13.2GB에 다 들어갔고 초당 약 90토큰이었습니다. 컨텍스트별 속도, 설정 비교, Gemma 4 26B와의 비교를 담았습니다.