
간단한 코딩 능력 테스트: 4가지 Qwen 3.6-35B GGUF 변체
요약
Qwen 3.6-35B GGUF 모델의 4가지 변체에 대한 코딩 능력 테스트 결과입니다. 알고리즘, 리팩토링, 시스템 디자인 등 세 가지 프롬프트를 통해 각 모델의 성능을 비교 분석했습니다.
핵심 포인트
- Qwen 3.6-35B 기반 4가지 GGUF 변체 비교
- 알고리즘, 버그 수정, API 설계 능력 테스트 수행
- Gemini 3.6 Flash의 thinking 기능을 활용한 평가
- Hermes, Kwaipilot, Ornith 등 다양한 파인튜닝 모델 포함
테스트 프롬프트:
1.1. 알고리즘 및 로직 (10점): "가장 큰 합을 가진 연속 부분 배열을 찾는 Python 함수를 작성하세요 (Kadane's algorithm). 시간 및 공간 복잡도 주석을 포함하세요."
1.2. 리팩토링 및 버그 수정 (10점): "다음 Python 코드 스니펫에서 버그를 찾아 수정하세요: def avg(nums): return sum(nums)/len(nums)"
1.3. 시스템 디자인 및 API 사양 (10점): "Redis를 사용하는 rate-limiter를 위한 REST API 엔드포인트를 설계하세요. FastAPI 구현을 제공하고 슬라이딩 윈도우 (sliding window) 로직을 설명하세요."
Hermes & Hermes 2 모델: LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-V5-GGUF ( Q8_0 )
Hermes 설정: temp = 0.6 , top_p = 0.95 , top_k = 20 , min_p = 0 , seed = 42 , presence_penalty = 비활성화 , repetition_penalty = 비활성화
Hermes 2 설정: temp = 0.6 , top_p = 0.80 , top_k = 20 , presence_penalty = 1.5 , repetition_penalty = 비활성화
Kwaipilot 모델: bartowski/Kwaipilot_KAT-Coder-V2.5-Dev-GGUF ( Q8_0 )
Ornith-35B 모델: deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF ( Q8_0 )
35B 모델: unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF ( UD-Q8_K_XL )
Gemini 3.6 Flash의 thinking 기능을 사용하여 평가 및 점수 산정되었습니다.
RTX 5070 Ti 16GB + 32GB RAM /u/moah88 제출 [link] [comments]
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