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Qwen3.8-Flash-Next 로컬 최적화 사례: 12GB VRAM에서 초당 65 토큰 달성
커스텀 추론 엔진과 양자화 활용으로 로컬 LLM 성능 극대화. 하드웨어 제약 환경의 팁.
요약
최근 한 개발자가 12GB VRAM을 탑재한 RTX 5070 SFF 환경에서 Qwen3.8-Flash-Next 모델을 위한 자체 추론 엔진을 구축해 성능을 대폭 개선했다. 기존 llama.cpp 사용 시 대비 IQ3_XXS 양자화 모델 기준 출력 속도는 약 15 tok/s에서 65 tok/s로, 프롬프트 처리 속도는 100-120 tok/s에서 430 tok/s 수준으로 향상되었다. 이 테스트는 Ryzen 5 7600 CPU와 64GB DDR5 램 환경에서 진행되었으며 128K 컨텍스트를 지원한다. Q2_0 양자화 모델 사용 시 출력 속도는 65.1 tok/s, 프롬프트 처리 속도는 543 tok/s를 기록했다. 다만 모델 구동을 위해서는 Q2_0 기준 최소 37.6GB, IQ3_XXS 기준 최대 47GB의 RAM+VRAM 메모리가 요구된다.
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원문 제목 Qwen3.8-Flash-Next on 12GB VRAM - 65 tokens per second
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