[RTX 5060 Ti 16GB] 16GB 그래픽카드에서 Gemma 4 26B는 얼마나 빠를까, Unsloth Studio 기본값으로 초당 94토큰이었다
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.
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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.
RTX 5060 Ti 16GB에 로컬 음성 AI VoiceStudio 0.5.6을 직접 설치해 한국어로 써 봤습니다. 기본 엔진 OmniVoice는 50초 음성을 약 11초에 만들었고 VRAM은 3.5GB 안쪽, 더 사람 같았던 VoxCPM2는 2분 넘게 걸렸습니다.
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.
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.
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.
RTX 5060 Ti 16GB PC의 LM Studio에서 Ornith 1.5 9B(Q8_0, 9.79GB)를 기본 설정으로 재 봤습니다. VRAM 10.6GB, 생각 끔 약 50t/s, 생각 켬 56~65t/s였고 생각을 켜도 800자 글이 20초 안에 끝났습니다. 한국어 답 28개 중 2개에 한자가 섞였고, 형식 지시는 지키지 않았습니다.
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 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.
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.