48GB VRAM에서 500k 컨텍스트 구현 및 초당 21토큰 코딩 성능 확인
요약
작성자는 Hugging Face에서 발견한 Nemotron-3-Super 모델을 사용하여 에이전트 방식의 코딩 작업에 적용해 보았으며, 이 모델이 매우 뛰어난 성능을 보여 놀라움을 표했습니다. 특히 구형 Dual TITAN RTX 환경에서도 500k 토큰 컨텍스트를 구현하고 초당 21토큰이라는 높은 코딩 성능을 확인했다고 언급합니다.
핵심 포인트
- Nemotron-3-Super 모델이 에이전트 방식의 코딩(Agentic coding)에서 뛰어난 성능을 보임.
- 구형 하드웨어 환경에서도 500k 토큰 컨텍스트를 구현할 수 있었음.
- 테스트 결과, 초당 21토큰이라는 높은 코딩 속도를 달성함.
Hugging Face의 구석에서 이 모델을 발견했습니다: https://huggingface.co/Max-and-Omnis/Nemotron-3-Super-64B-A12B-Math-REAP-GGUF
수학(Math)에 특화되어 튜닝된 것으로 보이지만, 전체 120b Nemotron Super를 실행할 수 없기에 한번 시도해 보았습니다. 그런데 왠지 모르게 에이전트 방식의 코딩(Agentic coding)에서 매우 뛰어난 성능을 보여줍니다. 일주일 동안 제 모든 프로젝트의 코딩에 이 모델을 사용해 왔는데 정말 놀랍습니다. 제 구식(Potato) Dual TITAN RTX 환경에서 500k 토큰(Tokens)을 사용할 수 있을 것이라고는 꿈에도 생각지 못했습니다.
혹시 이 모델을 사용해 보신다면, 어떤 경험을 하셨는지, 어느 지점에서 성능이 무너졌는지, 어떤 유스케이스(Usecase)에 사용하셨는지 등의 경험을 댓글로 남겨주세요.
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