로컬 LLM 비교: Qwen 3.6 35B vs Gemma 4 26B 성능 분석

요약

본 글은 로컬 환경에서 구동되는 두 대규모 언어 모델(LLM), Qwen 3.6 (35B)과 Gemma 4 (26B)의 성능을 비교한 사용자 경험 공유입니다. 작성자는 Qwen 3.6을 'A+' 학생에 비유하며 높은 완성도를, Gemma 4를 '만족스러운 B학점'으로 평가했습니다. 두 모델 모두 16GB VRAM 환경에서 비슷한 속도로 구동되었으나, 댓글을 통해 Gemma 4의 잠재력을 시스템 프롬프트 최적화로 끌어올릴 수 있다는 추가적인 인사이트가 제시되었습니다.

핵심 포인트

• Qwen 3.6 (35B)은 높은 완성도와 뛰어난 성능으로 'A+' 등급을 받은 반면, Gemma 4 (26B)는 안정적이고 실용적인 성능('B학점')을 보였습니다.
• 두 모델 모두 16GB VRAM 환경에서 LM Studio의 권장 추론 설정(inference settings)을 사용하여 비교 가능한 속도로 구동되었습니다.
• Gemma 4의 잠재력을 최대한 끌어올리기 위해서는 시스템 프롬프트(system prompt)를 최적화하는 것이 매우 중요하며, 이를 통해 성능 향상을 경험할 수 있습니다.