로컬 AI 시작하기 6편, 로컬 AI가 느리거나 답이 안 나올 때 무엇을 볼까, Qwen3.8 27B는 설정 세 가지로 1.9토큰이 28.7토큰이 됐다
로컬 AI가 느리거나 답이 안 나올 때 볼 것을 증상별로 정리했습니다. 같은 3비트 파일이 레이어를 모두 그래픽카드에 올리자 초당 1.9토큰에서 28.7토큰이 됐고, 답이 멈출 때는 컨텍스트를 늘리거나 생각 단계를 낮추면 풀렸습니다.
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로컬 AI가 느리거나 답이 안 나올 때 볼 것을 증상별로 정리했습니다. 같은 3비트 파일이 레이어를 모두 그래픽카드에 올리자 초당 1.9토큰에서 28.7토큰이 됐고, 답이 멈출 때는 컨텍스트를 늘리거나 생각 단계를 낮추면 풀렸습니다.
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.
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.
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.
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.