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12GB VRAM 환경에서 Qwen3.8-Flash-Next 추론 성능 최적화 사례
llama.cpp 기반 최적화 및 퀀타이제이션별 토큰 처리 속도(tokens/s) 비교 데이터 공유.
요약
한 레딧 사용자가 직접 개발한 추론 엔진을 통해 12GB VRAM 환경에서 Qwen3.8-Flash-Next 모델의 추론 성능을 대폭 개선했다. RTX 5070(12GB) 기반의 시스템에서 IQ3_XXS 양자화 모델 기준, 기존 대비 약 4배 향상된 초당 65토큰의 출력 속도와 430토큰의 프롬프트 처리 성능을 확보했다. 특히 RCO-GSQ 양자화 기법을 적용한 2비트 모델에서는 더욱 빠른 속도를 기록했다. 해당 테스트 환경은 64GB RAM과 Ryzen 5 7600 CPU를 탑재한 윈도우 PC이며, 128K 컨텍스트 조건에서 수행되었다. Q2_0 양자화 모델은 37.6GB 이상의 RAM/VRAM을 요구하며 초당 65토큰의 출력을, IQ2_XS는 39.2GB 이상의 자원으로 초당 52토큰의 출력 성능을 보였다.
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원문 제목 Qwen3.8-Flash-Next on 12GB VRAM - 65 tokens per second
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