Qwen3.6-35B와 Kimi-K3 2.8T 모델의 벤치마크 비교
요약
Qwen3.6-35B와 Kimi-K3 2.8T 모델의 코딩 및 물리 시뮬레이션 벤치마크 결과를 비교 분석합니다. 에이전트 구조와 미세 조정을 통해 소규모 모델이 대규모 인프라 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 제시합니다.
핵심 포인트
- Kimi-K3가 물리 아키텍처 및 시각적 정확도에서 Qwen3.6-35B를 압도함
- 에이전트 반복(iteration)을 통해 모델 성능과 비용 효율성을 최적화 가능
- 소규모 모델(RTX 5090)도 적절한 연구를 통해 데이터센터급 모델과 경쟁 가능
- 물리 시뮬레이션의 정확도는 적분기 및 타임스텝 아키텍처에 크게 의존함
여러분, 여러분을 매우 놀라게 할 벤치마크(benchmark)를 준비했습니다. 이 벤치마크(benchmark)에서는 Qwen3.6-35B와 Kimi-K3 2.8T 모델을 비교했습니다. 여러분에게 매우 유토피아적인(utopian) 대결처럼 보일 수 있다는 점을 알고 있습니다. 하지만 올바른 루프(loop) 사이클과 반복(iteration)을 통해 이 두 모델이 서로 어떻게 가까워지는지 보시면 매우 놀라실 것입니다.
이 테스트 결과는 실제로 우리에게 다음과 같은 점을 보여줍니다. 즉, 도메인 특화된 올바른 모델 미세 조정(finetuning)과 에이전트(agent) 구조를 갖춘다면, 게이밍 GPU에서 실행되는 LLM 모델이 데이터센터(Datacenter) 수준의 인프라에서 추론(inference)되는 모델과 어떻게 경쟁할 수 있는지를 말해줍니다. 간단히 말해, 하나는 단일 RTX 5090 32GB에서 작동하는 반면, 다른 하나는 3x (8x Nvidia B200 192GB)에서 추론(inference)될 수 있습니다. 그렇기 때문에 Ilya Sutskever가 팟캐스트에서도 언급했듯이, 이제는 스케일링(Scaling)의 시대가 아니라 연구와 탐색의 시대입니다...
코딩 벤치마크(Coding Benchmark): Qwen3.6-35B vs Kimi-K3 High
- 판사(Judge): ChatGPT 5.6 Pro
- 에이전트(Agent): Opencode
- 작업(Task): 이중 진자 + 궤적(trail), 여기서 Euler vs RK4 적분(integration) 차이가 나타납니다 — 성능이 낮은 모델에서는 진자가 에너지를 얻어 휘둘러집니다. 카오스(chaos) 동작이 시각적으로 만족스럽습니다.
모델별 반복(iteration) 횟수 및 비용(cost) 규모:
- Kimi-K3: 3회 반복(iteration) - $0.59 비용(cost)
- Qwen3.6-35B: 8회 반복(iteration) - $0.09 비용(cost)
최종 점수 및 요약
- Kimi K3 - high — 90,6/100
- Qwen3.6-35B — 71,6/100
Kimi는 물리 아키텍처(architecture), 카오스(chaos) 시각화, 궤적(trail) 정확도, 장기적 성능 및 낮은 리스크 측면에서 명백히 앞서 있습니다.
Qwen은 더 넓은 제어 패널, 전체 화면, 스크린샷, 프리셋(preset) 및 조절 가능한 카오스(chaos) 수를 제공합니다. 하지만 이들 중 상당 부분은 작업(task)의 핵심 품질을 높이지 못합니다. hidden ×10 싱글 모드(single-mode) 비용, 프레임 종속적 타임스텝(frame-dependent timestep), 역방향 궤적 페이드(trail fade), 그리고 죽은 페이드(Fade) 제어가 전체 품질을 심각하게 떨어뜨립니다.
- 프롬프트(Prompt) 준수 — 12점
- Kimi K3 - high: 11,0/12
- Qwen3.6-35B: 10,0/12
- 이중 진자 물리 정확도 — 16점
- Kimi K3 - high: 15,5/16
- Qwen3.6-35B: 15,2/16
- 적분기(Integrator) 및 타임스텝(timestep) 아키텍처 — 20점
- Kimi K3 - high: 18,5/20
- Qwen3.6-35B: 13,8/20
- 에너지 검증기 (Enerji validator) 및 수치적 투명성 (numerical transparency) — 10점
- Kimi K3 - high: 9,2/10
- Qwen3.6-35B: 8,1/10
- 혼돈 동작 (Kaos davranışı) — 12점
- Kimi K3 - high: 11,0/12
- Qwen3.6-35B: 8,5/12
- 궤적 (Trail) 및 시각적 서사 (görsel anlatım) — 8점
- Kimi K3 - high: 7,4/8
- Qwen3.6-35B: 4,2/8
- 성능 (Performans) 및 확장성 (ölçeklenebilirlik) — 8점
- Kimi K3 - high: 7,1/8
- Qwen3.6-35B: 2,6/8
- UI, 컨트롤 및 반응형 동작 (responsive davranış) — 6점
- Qwen3.6-35B: 4,7/6
- Kimi K3 - high: 4,3/6
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