Qwen FN 대 27B 모델 비교: 포화 상태에 도달한 느낌

지난 주말 저희 Strix 박스에서 QFN을 구동해 보았고, 며칠 동안 계속 사용하고 있습니다. Halogen 팀에게 정말 큰 감사와 찬사를 전합니다. 이 모델은 Strix에서 환상적으로 작동하며, 이 하드웨어에 이 모델을 위한 명백한 '최적의 조합'인 것 같습니다. 지난 며칠간 실제 사용 환경(벤치마크가 아닌)에서 엄청난 성능을 보여주었습니다 (거대한 모델임에도 불구하고 ~30-40TPS 생성, ~900-1000TPS 프리필).

하지만 그렇다고 해도, 개인적인 사용 사례에서는 27B 모델로 충분하다는 느낌이 듭니다. QFN은 훌륭한 모델이지만, '와, 27B로는 절대 못 할 텐데 QFN이 한 번에 해낸다'라고 느낄 만한 부분이 별로 없습니다. 두 모델 모두 기능 면에서 매우 비슷하게 느껴집니다 (예를 들어, 둘 다 놀랍습니다!). 그리고 저는 일상적인 사용 사례에서 현실적으로 활용할 수 있는 영역의 끝에 도달하고 있다는 느낌을 받습니다. 대부분의 경우 27B로는 부족한 질문들만 던지고 있습니다.

저에게는 마치 매우 비슷한 수준의 지능인데, 하나는 제한된 메모리 대역폭(QFN)에서 잘 작동하고 다른 하나는 제한된 GPU 메모리(27B)에서 잘 작동하는 느낌입니다. 흥미로운 결과이며, 아마도 제가 기대하지 못한 부분일 수도 있습니다. 왜냐하면 저는 이미 27B로는 일상적으로 전문적인 업무를 수행할 때 실제로 필요한 것을 찾기 어려워하고 있었기 때문입니다. 클라우드로 작업을 확장할 때는 거의 항상 속도나 컨텍스트(문맥) 때문이지, 지능 자체가 부족해서는 아닙니다.

저에게는 놀라운 결과였습니다. 저는 엄청난 충격을 받을 것이라 예상했지만, 어쩌면 이것은 '충분히 좋다'라는 또 하나의 데이터 포인트일 뿐인 것 같습니다.