구글 무료 AI 'Gemma 4', M5 Pro 맥북프로와 M4 Pro 맥미니로 실전 테스트
요약
TL;DR 구글이 공개한 무료 AI 모델 'Gemma 4'를 애플 실리콘(M5 Pro 맥북프로, M4 Pro 맥미니)에서 직접 실행해봤습니다. 단순 가동 여부를 넘어 긴 문맥 처리 속도와 Unified Memory의 성능 차이를 비교 분석했습니다. MLX 프레임워크를 통한 로컬 추론 효율성도 확인했으며, Dense 및 MoE 모델의 특징과 실제 사용감을 상세히 소개합니다.
핵심 포인트
- M5 Pro 맥북프로(64GB)와 M4 Pro 맥미니(48GB)에서 Gemma 4 실행 성능을 직접 비교 테스트했습니다.
- Apple Silicon의 Unified Memory 구조가 로컬 AI 추론 속도와 대역폭에 미치는 영향을 분석했습니다.
- Gemma 4의 긴 컨텍스트 윈도우 처리 능력과 MLX 프레임워크를 활용한 최적화 효과를 확인했습니다.
Video: 구글, 미친 성능의 무료 AI gemma4 출시... M5 Pro 맥북프로, M4 Pro 맥미니로 돌려보니 ㄷㄷㄷ | MLX 지원 애플실리콘 성능 대폭 향상
Channel: 안될공학 - IT 테크 신기술
Duration: 13m
오늘 공개된 Gemma 4를 맥북에서 직접 실행해봤습니다.
단순히 “돌아간다”는 수준이 아니라, 실제로 어느 정도까지 쓸 만한지까지 확인해봤습니다.
이번 테스트는 M5 Pro 64GB 맥북프로와 M4 Pro 맥 미니 48GB를 함께 비교하는 방식으로 진행했습니다.
특히 Apple Silicon의 핵심인 Unified Memory와 메모리 대역폭이 로컬 AI 추론에서 어떤 차이를 만드는지도 짚어봤습니다.
Gemma 4가 어떤 모델인지, Dense 모델과 MoE 모델은 각각 어떤 특징을 가지는지도 자세히 소개했습니다.
또 이번 세대에서 크게 늘어난 컨텍스트 윈도우가 실제 사용 경험에 어떤 영향을 주는지도 함께 살펴봤습니다.
그래서 테스트도 짧은 질문 몇 개가 아니라, 여러 개의 문서와 긴 입력을 한꺼번에 넣는 방식으로 진행했습니다.
이 과정에서 긴 프롬프트를 처리할 때의 반응 속도와 실제 응답 체감이 어떻게 달라지는지도 직접 확인했습니다.
아울러 MLX가 기존 방식과 어떻게 다르고, 왜 같은 모델이라도 더 빠르게 동작할 수 있는지도 구조적으로 설명했습니다.
결국 이번 영상은 Gemma 4 자체의 특징과 함께, 맥에서 로컬 AI가 어디까지 현실적으로 가능해졌는지를 보여드리는 내용입니다.
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Edited by 이진이
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