코딩 및 에이전트 작업에 특화된 Qwen3.5-35B-A3B REAP 버전 공개

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핵심 요약

Cerebras의 REAP 기법을 Qwen3.5 모델에 적용하여 16GB VRAM 환경에서도 초당 50토큰의 속도로 코딩 및 도구 호출이 가능한 로컬 모델을 구현했다.

배경

사용자가 Cerebras Research의 REAP 기법과 Qwen3.5 지원 패치를 활용하여, 16GB VRAM을 탑재한 소비자용 GPU에서 원활하게 작동하는 코딩 특화 에이전트 모델을 제작하여 공유했다.

의미 / 영향

이 토론은 REAP과 같은 모델 편집 기법이 소비자급 하드웨어에서 고성능 에이전트를 구현하는 데 효과적임을 시사한다. 특히 빠른 추론 속도가 에이전트의 도구 활용 능력에 직결된다는 점이 확인되었으며, 향후 로컬 LLM 최적화의 방향성을 제시한다.

커뮤니티 반응

작성자의 실험 결과에 대해 긍정적인 반응이며, 특히 16GB VRAM이라는 제한된 자원에서 구현된 성능과 속도에 주목하고 있다.

실용적 조언

로컬 환경에서 Roo Code와 연동할 경우 초당 50토큰 수준의 속도를 확보해야 실용적인 도구 호출이 가능하다.
모델이 반복 루프에 빠질 경우 반복 페널티(Repeat Penalty) 파라미터를 조정하여 성능을 개선할 수 있다.

섹션별 상세

REAP(Representation Editing for Agentic Performance) 기법을 Qwen3.5-35B-A3B 모델에 적용하여 코딩과 에이전트 작업 성능을 최적화했다. 작성자는 이를 통해 'Cursor'와 유사한 경험을 로컬 환경에서 구현하고자 했으며, 특히 16GB VRAM을 탑재한 GPU 환경에서 전체 모델이 구동되도록 설계했다. Cerebras의 연구 결과에 기반하여 모델의 내부 표현을 편집함으로써 에이전트로서의 추론 능력을 개선하는 데 중점을 두었다.

실제 테스트 결과, Roo Code 환경에서 MCP(Model Context Protocol) 도구를 성공적으로 활용하여 폴더 구조 생성 및 계획 수립 등의 작업을 수행했다. 특히 초당 50토큰(50 t/s)의 빠른 생성 속도를 기록하며, 로컬 모델임에도 불구하고 긴 컨텍스트를 처리하며 도구 호출을 수행할 수 있는 실용성을 보여주었다. 이는 기존 로컬 모델들이 에이전트 도구 연동 시 겪던 속도 저하 문제를 상당 부분 해결한 결과이다.

다만 복잡한 작업 수행 시 모델이 동일한 내용을 반복하는 루프(Repetition Loop)에 빠지는 한계가 관찰되었다. 작성자는 이를 해결하기 위해 반복 페널티(Repeat Penalty) 설정을 조정하는 등 추가적인 최적화가 필요함을 언급했다. 현재 단계에서는 전체 프로젝트 생성보다는 문서 확인이나 특정 코드 라인 수정과 같은 소규모 도구 호출 작업에서 높은 유용성을 보일 것으로 평가된다.

실무 Takeaway

Qwen3.5 기반의 REAP 최적화 모델은 16GB VRAM 환경에서 코딩 에이전트로서의 실질적인 가능성을 입증했다.
초당 50토큰의 빠른 생성 속도를 통해 Roo Code 및 MCP 도구와의 실시간 연동이 원활하게 이루어진다.
에이전트 작업 중 발생하는 반복 루프 현상은 향후 반복 페널티 조정 등을 통해 개선해야 할 주요 과제이다.

언급된 도구

Qwen3.5-35B-A3B추천

코딩 및 에이전트 작업을 위한 기반 언어 모델

Roo Code추천

AI 기반 코딩 에이전트 도구

MCP (Model Context Protocol)추천

모델과 외부 도구 간의 통신 프로토콜

언급된 리소스

GitHubFlagstone8878/Qwen3.5-18B-REAP-A3B-Coding