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TL;DR
작성자는 OpenCode에서 Qwen 3.8 27B와 3.6 35B에 같은 타워 디펜스 게임 제작을 맡겨 성능을 비교했다. 3.6 35B는 요구사항 누락과 반복 오류로 완성하지 못했지만, 3.8 27B는 오류 없이 게임을 완성하고 처음부터 끝까지 플레이테스트까지 수행했다. 다만 이 결과는 개인의 단일 비교 사례이며 기존 인간 작성 코드베이스에 대한 성능은 아직 검증되지 않았다.
실용적 조언
- 에이전틱 코딩 모델을 비교할 때는 동일한 요구사항으로 게임이나 애플리케이션을 제작하게 한 뒤 오류 발생, 요구사항 누락, 작업 완료 여부, 자체 플레이테스트 수행 여부를 함께 기록하는 방식이 유용하다.
- 새 모델의 체감 성능을 평가할 때는 생성 과제뿐 아니라 기존 코드베이스 수정 과제도 별도로 테스트해야 한다. 작성자 역시 기존 코드베이스에 대한 결과는 아직 확인하지 않았다고 밝혔다.
섹션별 상세
작성자는 Qwen 3.8 27B를 OpenCode에서 사용한 뒤, 이전에 주로 에이전틱 코딩에 활용하던 3.6 35B의 체감 성능이 크게 나빠졌다고 말했다. 3.6 35B는 512k 컨텍스트에서도 정확도 저하가 눈에 띄지 않았고 오류와 둠 루프가 드물었지만, 3.8 27B를 먼저 경험한 뒤에는 요구사항 누락과 반복적인 작업 중단이 두드러졌다는 평가다. 이는 절대적인 모델 크기보다 실제 작업 흐름에서의 안정성과 완료율이 사용 경험을 좌우한다는 사례다.
두 모델에 같은 타워 디펜스 게임 제작 과제를 맡긴 결과, 3.6 35B는 반복 오류로 완성에 실패했지만 3.8 27B는 오류 없이 게임 전체를 완성했다. 3.8 27B는 생성에 그치지 않고 게임을 처음부터 끝까지 직접 플레이테스트해 작동 여부와 밸런스를 점검했다. 작성자는 비교 영상을 함께 첨부했으며, 아직 사람이 작성한 기존 코드베이스를 대상으로 한 결과는 확인하지 않았다고 선을 그었다.
용어 해설
- 에이전틱 코딩(Agentic Coding)
- — 사용자의 요구사항을 바탕으로 AI가 코드를 작성하고 실행하며 오류를 수정하는 작업 방식이다. 단순 자동완성을 넘어 여러 단계의 개발 과정을 스스로 이어 가므로 요구사항 누락, 반복 오류, 작업 중단 여부가 핵심 평가 기준이 된다.
- 컨텍스트 윈도(Context Window)
- — 모델이 한 번의 요청 처리에서 참고할 수 있는 텍스트 토큰의 범위다. 이 범위가 충분하면 긴 코드와 대화 기록을 함께 유지할 수 있지만, 길이가 늘어날 때 정확도가 유지되는지는 모델별로 달라질 수 있다.
- 둠 루프(Doom Loop)
- — 코딩 에이전트가 같은 오류를 반복해서 수정하려다 문제를 해결하지 못하고 반복 작업에 빠지는 현상이다. 에이전트 코딩에서는 작업 완료 여부와 디버깅 부담을 판단하는 주요 실패 사례로 취급된다.
- 플레이테스트(Playtest)
- — 게임을 실제로 처음부터 끝까지 실행해 오류와 플레이 가능 여부를 점검하는 과정이다. 이 글에서는 AI가 타워 디펜스 게임을 만든 뒤 직접 플레이하며 게임의 작동과 균형을 확인하는 단계로 쓰였다.
언급된 도구
OpenCode추천
Qwen 모델을 사용해 에이전틱 코딩 작업을 수행하는 환경
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 22.수집 2026. 08. 22.출처 타입 REDDIT
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