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Qwen 3.8 FN의 성능을 평가하기 위한 로컬 벤치마크 과제를 공유합니다. 이 과제는 오래된 스크린세이버를 Python OpenGL로 포팅하며 시각적 충실도를 완벽하게 유지하는 것을 목표로 합니다. Strix Halo와 같은 환경에서 구체적인 실행 명령어와 함께 테스트 방법을 제시했습니다.
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원문 바로가기Qwen 3.8 FN의 성능을 평가하는 데 사용했던 과제를 공유하고 싶습니다. 목표는 오래된 스크린세이버(Wayback Machine에서 찾을 수 있음)를 Python OpenGL로 포팅하면서 시각적 충실도(visual fidelity)를 완벽하게 유지하는 것입니다.
사용 도구: Claude Code (harness) + gufo를 통한 Qwen 3.8 FN Q4_K_XL + Strix Halo + Ubuntu 26.04
실행 명령어:
run command: export MODEL=Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q4_K_XL-00001-of-00004.gguf export MTP=/run/media/user/DATA/models/huggingface/mtp-Qwen3.8-Flash-Next-shared-Q8_0.gguf export MMPROJ=/run/media/user/DATA/models/huggingface/mmproj-Qwen3.8-Flash-Next-BF16.gguf #./result/bin/gufo chat --model "$MODEL" ./result/bin/gufo serve llm --model "$MODEL" --speculative mtp \ --mtp-model "$MTP" \ --mmproj "$MMPROJ" \ --sessions 1 \ --context 133760 \ --max-tokens 32768 \ --prefill-chunk 4096 \ --served-model-name qwen3.8-flash-next \ --max-pending-per-client 2
평가: 128K 컨텍스트 창을 사용하는 일부 부분은 상당히 어려운 부분이었습니다. 이 벤치마크를 다른 사람들에게 유용하게 유지하기 위해, AI가 채택한 접근 방식의 세부 사항은 공유하지 않겠지만, 비슷한 환경에서는 과제가 해결 가능하다는 점만 알려드립니다. 하지만 PM(개인 메시지)으로 질문해 주시면 언제든지 환영합니다.
submitted by /u/prusswan [link] [comments]