Qwen 3.8 27B와 OpenCode, LM Studio를 사용하여 RTX 5090으로 나만의 인보이스 데스크톱 앱을 만들었습니다.. 연간

코딩 지식이 거의 없는 사람으로서 Qwen 3.8 27B를 사용한 저의 첫 번째 '직접 만든' 데스크톱 애플리케이션입니다. 저는 온라인 인보이스 앱에 매년 $100을 지불하고 있었기 때문에, 직접 하나 만들어 보기로 결심했습니다. 결과는 정말 놀라웠습니다.. 개발 및 구현 과정 전반에 걸쳐 Open Code의 코딩 에이전트들이 모든 작업을 수행하여 버그 수정, 웹 검색 등을 처리했기 때문에 저는 거의 모든 것을 한 번에 해결할 수 있었습니다. 제가 한 일은 Qwen 모델을 Open Code에 연결하고 코딩을 시작하는 것뿐이었습니다. 저는 주로 스크린샷을 찍고 모델에게 원하는 바를 말해주었고, 심지어 5년 이상의 문서와 정보를 가져올 수 있는 앱 내 도구까지 생성해 주었으며, 이 모든 것이 작동했습니다. 새로운 Open Code v2.0은 정말 대단합니다. 몇 달 전만 해도 플러그인과 도구를 수동으로 엄청나게 다운로드해야만 할 수 있었던 일들을 이제는 할 수 없습니다. Open Code의 자동 압축(auto Compaction) 덕분에 제 컨텍스트 윈도우는 항상 57K에서 90K 사이에 머물렀습니다. 결과에 매우 만족합니다. PC 사양: AMD Ryzen 9 9950X3D, RTX 5090, 32GB, 96GB RAM DDR5 작업 흐름 설정(31GB Vram 사용) AI 모델 - Qwen 3.8 27B Q4_K_M GGUF (120K Context) 하네스 - Open Code 2 (기본 설정) 모델 매니저 - LM Studio (기본 모델 설정, Thinking On) 모델 성능/프로젝트 토큰 사용 평균 토큰/초 - 80-90 입력 토큰 - 294 Million 출력 토큰 - 1.26 Million 저는 테스트를 위해 마지막 기능 구현 시 Qwen 3.6 35B A3B..Q5 K M을 잠시 사용해 보았는데, 220토큰/초가 나왔고 이 역시 잘 작동했습니다. 나머지 개발은 Qwen 3.8 27b로 진행되었습니다. 이 모든 것은 제 RTX 5090에서 이루어졌으며, 모델과 120K 컨텍스트 모두 Vram에 완벽하게 들어맞았습니다. Qwen 4와 그 개선 사항, 그리고 Open Code의 향후 업데이트가 기대됩니다. 저는 Open Code의 기본 설정만 사용했기 때문에 다른 도구 및 기술로 실험해 볼 생각입니다. /u/sammyranks 제출 [링크] [댓글]