"Apache 2.0" 검색 결과

[RTX 5060 Ti 16GB] Ternary Bonsai 2 27B는 16GB에서 돌아갈까, VRAM 9.3GB에 초당 48토큰이었다

RTX 5060 Ti 16GB에서 Ternary Bonsai 2 27B(PQ2_0)를 PrismML llama-server로 재 봤습니다. VRAM 9.3GB, 생성 속도 약 48t/s였고, 기본 생각 단계 xhigh는 800자 글에 4~7분, medium은 14~21초였습니다.

2026.10.03 6

AI 뉴스

Perplexity가 공개한 pplx-decider는 무엇이 다를까, 글 대신 확률로 답하고 바탕 모델 Qwen3.8 27B보다 11%포인트 높았다

Perplexity가 판단 모델 pplx-decider-v1-27b를 Apache 2.0으로 공개했습니다. 글 대신 확률로 답하고, 11가지 시험에서 바탕 모델 Qwen3.8 27B보다 약 11%포인트 높았습니다. 요금 계산과 RTX 5090·16GB 그래픽카드에서 돌릴 수 있는지도 정리했습니다.

2026.10.03 9

RTX-5060TI 16GB

[RTX 5060 Ti 16GB] Qwen3.8 27B GSQ-RCO는 왜 2t/s밖에 안 나올까, 설정 세 가지를 바꾸자 29t/s가 됐다

RTX 5060 Ti 16GB PC의 LM Studio에서 Qwen3.8 27B GSQ-RCO(IQ3_S, 12.12GB)를 재 봤습니다. 기본 설정에서는 65개 레이어 중 56~58개만 GPU에 올라가 약 1.9t/s였고, Limit Model Offload 끄기·GPU 오프로드 최대·MTP 끄기 세 가지를 바꾸자 약 29t/s가 됐습니다. VRAM은 13.1GB, 컨텍스트는 32,768까지 맞았습니다.

2026.10.02 8

RTX-5060TI 16GB

[RTX 5060 Ti 16GB] 16GB 그래픽카드로 Qwen3.5 9B 돌려도 될까, 10만 자를 넣어도 19초 만에 답이 시작됐다

RTX 5060 Ti 16GB PC의 LM Studio에서 Qwen3.5 9B(UD-Q6_K_XL)를 기본 설정으로 재 봤습니다. VRAM 9.7GB, 약 46t/s였고 컨텍스트 131,072까지 VRAM에 다 들어갔습니다. 생각을 켜면 산수는 5번 모두 맞았지만 800자 글에 2~3분이 걸렸습니다. Ornith 1.5 9B와도 비교했습니다.

2026.10.02 7

RTX-5090

[RTX 5090 32GB] Unsloth Studio로 Qwen3.8 27B를 돌리면 어떤 설정이 좋을까, 최대 컨텍스트에서도 초당 103토큰이 나왔다

Unsloth Studio를 RTX 5090에 설치하고 Qwen3.8 27B(UD-Q4_K_XL)로 설정을 하나씩 바꿔 가며 쟀습니다. 기본값은 컨텍스트를 16만 8천 토큰으로 알아서 잡았고 초당 72토큰이었습니다. 속도 기능을 MTP로 바꾸면 48% 빨라졌고, KV 캐시를 q8_0으로 줄이면 최대 컨텍스트 262,144에서도 초당 103토큰이 나왔습니다. 생각 단계별 정답률, 화면 캡처, 쓰임새별 추천 설정을 정리했습니다.

2026.10.02 16

RTX-5090

[RTX 5090 32GB] 같은 Q4_K_M인데 뭐가 다를까, unsloth·lmstudio-community·ggml-org의 Qwen3.8 27B는 정답률이 같고 속도만 달랐다

Qwen3.8 27B Q4_K_M 파일을 lmstudio-community, unsloth, ggml-org 세 곳에서 받아 RTX 5090과 LM Studio로 비교했습니다. 채점 질문 250번 중 171~180번을 맞혀 정답률은 거의 같았고, 생성 속도는 초당 63.8~86.2토큰으로 달랐습니다. 차이는 파일 안에 MTP 레이어가 있느냐에서 나왔습니다. 파일 속 양자화 구성, VRAM, MCP 도구 호출 결과와 LM Studio 캡처를 함께 정리했습니다.

2026.10.01 31

RTX-5060TI 16GB

[RTX 5060 Ti 16GB] 16GB 그래픽카드로 Qwen3.8 27B 돌아갈까, 2비트로 줄이자 15배 빨라졌다

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.

2026.09.30 32

RTX-5060TI 16GB

[RTX 5060 Ti 16GB] 16GB 그래픽카드로 Gemma 4 26B 돌아갈까, 돌아가긴 했지만 GPU는 절반도 일하지 않았다

RTX 5060 Ti 16GB PC의 LM Studio에서 Gemma 4 26B A4B QAT(15.63GB)를 기본 설정 그대로 돌려 봤습니다. 모델은 로드됐지만 일부가 시스템 램에 남아, 답을 만드는 동안 CPU는 96%, GPU는 29%였습니다. 생성 속도는 약 21t/s로 같은 PC의 Gemma 4 12B의 절반이었습니다.

2026.09.29 49

RTX-5090

[RTX 5090 32GB] 24GB 그래픽카드로 Meta Muse Glimmer 돌아갈까, 최대 컨텍스트에서도 19.2GB였다

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.

2026.09.29 46