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"Qwen" 검색 결과 61건
AI 뉴스
OpenAI가 DevDay 2026에서 발표한 dots와 GPT-6.1 Sol을 공식 발표문으로 정리했습니다. dots는 목표를 주면 자기 클라우드 컴퓨터에서 혼자 일하고, 밖으로 나가는 행동은 규칙에 따라 승인을 받습니다. 한국 Pro 사용자도 대상이며, GPT-6.1 Sol은 Astra에 가까운 성능을 5분의 1 가격에 제공합니다. 권한 규칙, 요금제별 가격, 비용 계산 예시를 함께 담았습니다.
![[RTX 5090 32GB] 로컬 AI에 MCP 도구를 붙이면 달라질까, Qwen3.8·Gemma 4 정답률이 1%에서 99%가 됐다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/d6552bd1e9a9_thumb_card89.jpg)
AI 도구
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] 16GB 그래픽카드로 Qwen3.8 27B 돌아갈까, 2비트로 줄이자 15배 빨라졌다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/ba079fb4e826_thumb_card88.jpg)
RTX 5060 Ti 16GB
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.
![[RTX 5090 32GB] 24GB 그래픽카드로 Meta Muse Glimmer 돌아갈까, 최대 컨텍스트에서도 19.2GB였다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/b42887ad9aaa_thumb_card86.jpg)
RTX 5090 32GB
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.
![[RTX 5090 32GB] 1세대는 외국어가 섞였는데, Ternary Bonsai 2 27B는 한국어 답 33개 중 30개가 깨끗했다](https://evuelaimg.dothome.co.kr/blog/ca630da6c4d1_thumb_card85.jpg)
RTX 5090 32GB
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.
AI 뉴스
앤트로픽이 9월 28일 Claude Sonnet 5.5를 내놓았습니다. 가격은 소네트 5와 같은 100만 토큰당 입력 $2, 출력 $10이고, 속도는 30% 넘게 빨라졌다고 발표했습니다. 제작사 벤치마크, GPT-6 Sol·Opus 5.5와의 가격 비교, 새 사이버 보안 안전장치를 정리했습니다.
![[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 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.