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"AI 모델" 검색 결과 46건
![[RTX 5090 32GB] Qwen3.8 27B는 왜 답을 안 할까, 생각 단계 하나 낮추자 12초 만에 나왔다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/8e00f9f19c8c_thumb_card83.jpg)
RTX 5090 32GB
LM Studio 기본 설정으로 Qwen3.8 27B에 800자 글을 부탁하자 1분 넘게 생각만 하다 답 없이 멈췄습니다. 생각 단계를 낮추자 12초 만에 답이 나왔습니다. VRAM 19.7GB, 산수, 없는 소설, 이미지 입력, MTP 속도까지 RTX 5090에서 잰 결과입니다.
![[RTX 5060 Ti 16GB] 16GB 그래픽카드로 Gemma 4 12B 돌려도 될까, 7GB가 남았다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/f9d85fe7b573_thumb_card82.jpg)
RTX 5060 Ti 16GB
RTX 5060 Ti 16GB PC의 LM Studio에서 Gemma 4 12B QAT를 기본 설정 그대로 돌려 본 실측 기록입니다. 초당 약 44토큰, VRAM 약 8.6GB였고, 생각 기능을 끄면 산수를 5번 모두 틀렸습니다. 같은 방법으로 잰 RTX 5090 결과와 함께 비교합니다.
![[RTX 5090 32GB] 27B를 3.8GB로 줄인 Bonsai, 한국어로 물었더니 외국어 5개가 섞여 나왔다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/cc7840a4f6f8_thumb_card81.jpg)
RTX 5090 32GB
Qwen3.6-27B를 1비트로 줄인 Bonsai 27B를 RTX 5090 PC의 LM Studio에서 기본 설정으로 돌렸습니다. 초당 약 140토큰, 기본 VRAM 약 6GB로 빠르고 가벼웠지만, 한국어 답변에 외국어가 섞이고 산수는 5번 중 2번만 맞혔습니다. 캡처와 실측값으로 정리했습니다.
![[RTX 5090 32GB] Gemma 4 12B, '생각' 버튼 하나로 정답률 0%와 100%가 갈렸다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/a1b6950a7847_thumb_card80.jpg)
RTX 5090 32GB
RTX 5090 PC의 LM Studio에서 Gemma 4 12B QAT(Q4_0)를 기본 설정으로 직접 돌린 기록입니다. PC 사양, LM Studio 기본 설정값, 생성 속도, 컨텍스트별 VRAM, 긴 글 요약, 생각 기능 켬·끔 비교, 이미지 입력까지 캡처와 실측값으로 정리했습니다.
AI 뉴스
엔비디아가 2026년 9월 허깅페이스를 약 129억 3천만 달러에 인수하기로 했습니다. SEC 공시와 공식 발표를 바탕으로 인수 조건, 완료 시점(2027년 상반기), 개방성 약속, 규제 심사, 로컬 LLM 사용자가 챙길 점을 정리했습니다.
IT 뉴스
엔비디아의 차세대 지포스 RTX 5090과 블랙웰(Blackwell) 아키텍처 기반 GPU들이 보여주는 AI 추론 및 학습 성능 향상 수치와 핵심 기술 사양을 분석합니다.
![[로컬 AI 실전] 코드가 밖으로 새지 않는 100% 무료 코딩 어시스턴트 구축하기 (VS Code + Continue)](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/2026/04/img_69d067df1eec9_1775265759.png)
AI 도구
제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 같은 클라우드 AI의 구독료나 사내 코드 유출이 걱정되셨나요? 완전 무료 에디터인 VS Code에 'Continue' 확장 프로그램과 LM Studio를 결합하여 100% 무료, 100% 오프라인으로 동작하는 완벽한 로컬 AI 코딩 환경 구축법을 공유합니다.
![[로컬 AI 가이드] 내 AI를 200% 똑똑하게 만드는 법: 프롬프트와 파라미터 최적화](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/2026/03/img_69a941e13007e_1772700129.png)
AI 도구
내 PC 속 AI를 전문가로 만드는 비결! 프롬프트 엔지니어링 3대 기술과 AI의 성격을 결정하는 시스템 프롬프트 및 파라미터(온도 등) 설정법을 정리했습니다. 8GB VRAM 환경에서도 고성능 모델 못지않은 답변을 이끌어내는 실전 가이드를 기록합니다.
![[로컬 AI 가이드] 내 PC의 한계를 끌어올리는 법: GPU 가속과 양자화(GGUF) 이해하기](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/2026/03/img_69a544798eb98_1772438649.png)
AI 도구
"내 PC에서 AI를 더 빠르게, 더 똑똑하게 돌리는 비법!" 로컬 AI 사용 중 마주하게 되는 '느린 답변 속도'와 '메모리 부족' 문제를 해결하기 위한 두 가지 핵심 기술, GPU 오프로딩과 양자화를 완벽 분석합니다. 8GB VRAM 환경에서의 최적 모델 선택 가이드와 실전 속도 테스트 결과까지, 내 컴퓨터 자원을 200% 활용하는 최적의 세팅법을 확인해 보세요.