[RTX 5060 Ti 16GB] 로컬 AI Gemma 4 E2B, 가장 작은 모델은 얼마나 쓸 만할까, VRAM 3.6GB에 초당 197토큰이었다
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.
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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.
모델을 고르는 순서를 VRAM, 컨텍스트, 쓰임새 세 가지로 정리했습니다. RTX 5060 Ti 16GB와 RTX 5090 32GB에서 잰 측정 16건의 파일 크기와 VRAM을 한 표에 모았고, 컨텍스트를 늘리면 VRAM과 속도가 어떻게 바뀌는지도 담았습니다.
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.
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.
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.