AI 큐레이션 13 views source Reddit r/LocalLLaMA

Qwen3.8-Flash-Next 177B NVFP4(119GiB): SSD streaming at 9-10 tok/s on one 16 GB RTX 5060 Ti + 32 GB RAM

거대 언어모델을 SSD에 담아 두고 그래픽카드 한 장으로 초당 9~10단어 속도로 돌리는 엔진이 시연됐다

로컬에서 큰 모델을 돌리고 싶다면 그래픽카드와 메모리 예산 기준을 다시 세울 수 있다

Qwen3.8-Flash-Next 모델은 VRAM과 RAM에 맞지 않는 큰 모델을 처리하기 위해 SSD에서 데이터를 스트리밍합니다. 현재 9-10 토큰/초의 속도로 작동하고, 향후 업데이트에서는 이 속도가 약 14-15 토큰/초까지 빨라질 것으로 예상됩니다. 이 모델은 창작자나 AI에 관심 있는 사람들에게 도움이 될 수 있습니다.

로컬에서 큰 모델을 돌리고 싶다면 그래픽카드와 메모리 예산 기준을 다시 세울 수 있다

원문 읽기
공유 X LinkedIn Email

이어서 볼 것

이 글을 읽은 뒤 바로 이어볼 수 있는 추천

더 읽기로 감을 넓히고, 사례를 본 뒤, 필요하면 참여나 도구로 넘어가면 됩니다.

더 읽기

직장인·소상공인이 알아둘 AI 기본법 핵심 정리

직장과 가게에서 AI를 쓸 때 알아둘 법과 정책의 핵심을 도입 체크리스트와 함께 확인할 수 있습니다.

관련 글 보기
함께 배우기

소셜섹터 AI 리터러시 기초 과정

도입 전 체크리스트를 팀 단위 의사결정으로 연결하는 가장 빠른 입문 경로입니다.

워크숍 보기
자료·도구

NGO 실무자 AI 첫걸음 가이드북

조직에 맞는 적용 예시와 위험 관리 포인트를 문서 형태로 바로 참고할 수 있습니다.

상품 보기

다음 행동

읽고 끝내지 않도록 다음 콘텐츠를 바로 연결합니다.

댓글 (0)

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 작성해보세요!

뉴스레터 전환

이 주제의 다음 기사와 참여 기회를 먼저 받으세요.

관련 기사, 사례, 행사 소식을 묶어서 보내드립니다. 기사 하나를 읽고 끝나는 경험이 아니라, 조금씩 더 깊게 들어갈 수 있게 이어 붙였습니다.