참고팁Reddit
8GB VRAM 환경에서 Qwen 3.8(큐원 3.8) Flash Next 구동 성공 사례
Strata를 활용해 VRAM/RAM/SSD를 통합한 추론 최적화 사례로, 저사양 환경에서 고성능 모델 운용 가능성을 보여줌.
요약
8GB VRAM과 32GB RAM 환경에서 Qwen 3.8 Flash Next 모델을 구동하여 초당 900토큰의 프롬프트 처리(PP)와 30토큰의 텍스트 생성(TG) 속도를 달성했다는 사례가 커뮤니티에서 화제입니다. 사용자는 Q2 양자화된 Qwen 3.8 Flash Next가 기존의 Qwen 3.6 35B A3B 미세 조정 모델이나 Qwen 3.8 27B보다 벤치마크 및 실사용 테스트에서 더 뛰어난 성능을 보였다고 밝혔습니다. 이는 워크로드를 VRAM, RAM, SSD에 분산 처리하는 'Strata' 기술을 활용한 결과로, 고사양 VRAM 없이도 대규모 모델을 효율적으로 구동할 수 있음을 입증했습니다. 특히 기존 설정보다 빠른 속도와 향상된 성능을 기록하여 로컬 LLM 환경에서의 모델 최적화 가능성을 제시했습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 Have 8 GB of VRAM and 32 GB of RAM? You can run Qwen 3.8 Flash Next at up to 900 t/s PP and 30 t/s TG!
원문 보기 ↗