Artificial Analysis 벤치마크 기반 Gemma 4 E4B 및 Qwen3.5 성능 비교 분석

Artificial Analysis 사이트의 벤치마크 신뢰성에 대한 논의와 함께, 실제 사용 경험에 기반한 Gemma와 Qwen의 성능 차이에 대한 다양한 의견이 공유됐다.

• RAG 시스템이나 외부 검색 연동 시 환각을 최소화해야 한다면 Gemma 4 E4B 모델을 우선적으로 고려하십시오.
• 복잡한 논리 추론이나 실제 작업 수행 능력이 중요하다면 Qwen3.5 모델이 더 적합합니다.

• Gemma 4 E4B 모델은 소형 모델 중 환각률이 가장 낮아 RAG 시스템 구축 시 데이터 신뢰성을 확보하는 데 유리하다.
• Qwen3.5 모델은 전반적인 지능과 실제 작업 수행 능력에서 소형 모델 중 최고 수준의 성능을 보여준다.
• 모델 선택 시 단순 지능 지표뿐만 아니라 지능 대비 출력 토큰 효율성과 환각 억제 능력을 종합적으로 평가해야 한다.