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X요약2026. 05. 07. 14:01

다들 로컬 AI 모델 구성 시작하실때 lm studio 에서 unsloth/gemma-4-26B-A4B-UD-IQ2-XXS 로 해보세요, 램이

요약

본 글은 로컬 환경에서 AI 모델 구성을 처음 시도하는 사용자들에게 lm studio를 활용하여 unsloth/gemma-4-26B-A4B-UD-IQ2-XXS 모델을 사용해 볼 것을 추천합니다. 이 모델은 램(RAM)이 10GB 이상만 확보되면 원활하게 작동하며, 초당 40~50 tps의 높은 성능을 보여주어 에이전트 작업 등 복잡한 AI 작업을 로컬 환경에서 시작하기에 매우 적합합니다.

핵심 포인트

  • 로컬 AI 모델 구성을 처음 시도하는 사용자에게 lm studio 사용을 추천함.
  • 추천 모델은 unsloth/gemma-4-26B-A4B-UD-IQ2-XXS이며, 10GB 이상의 RAM이 필요함.
  • 해당 모델은 초당 40~50 tps의 높은 처리 속도를 제공함.
  • 로컬 환경에서 에이전트 작업 등 복잡한 AI 작업을 테스트하기에 매우 좋음.

다들 로컬 AI 모델 구성 시작하실때 lm studio 에서 unsloth/gemma-4-26B-A4B-UD-IQ2-XXS 로 해보세요, 램이 10GB 이상만 있으면 잘 동작합니다. 초당 40 에서 50 tps 나오니 소넷 정도에게 맡기려던 에이전트 작업은 로컬 모델로 시작해보면 로컬 모델 시작하기 너무 좋습니다...!

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 X @krongggggg (자동 발견)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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