Qwen3.8·Qwen3.6·Gemma 4 로컬 성능 비교

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TL;DR

Qwen3.8-27B, Qwen3.6-27B, Gemma 4 31B는 3090·4090급 GPU에서 비교할 수 있는 로컬 모델군이다. Qwen3.8은 코딩과 에이전트 벤치마크에서 앞섰고 Gemma 4는 일반 추론에서 경쟁력을 유지했다. Qwen 두 모델은 262K 컨텍스트를 지원하며 Gemma 4는 256K를 지원한다. Gemma 4는 Q4_K_M과 8K 컨텍스트에서 약 24.8GB를 사용해 VRAM 여유가 모델 선택의 핵심 조건으로 제시됐다.

실용적 조언

RTX 3090이나 4090에서 세 모델을 비교할 때는 모델 크기만 보지 말고 Q4_K_M 양자화와 실제 컨텍스트 길이를 함께 확인해야 합니다. Gemma 4는 Q4_K_M에서 8K 컨텍스트만 사용해도 약 24.8GB를 차지하므로 GPU VRAM 여유가 제한될 수 있습니다. 코딩·에이전트 작업을 우선하면 Qwen3.8을, 일반 추론과 다른 특성을 비교하면 Gemma 4를 후보로 두고 세부 벤치마크와 VRAM 수치를 원문 링크에서 확인하는 방식이 적절합니다.

섹션별 상세

게시물은 Qwen3.8 27B, Qwen3.6 27B, Gemma 4 31B를 비슷한 로컬 가중치 규모의 모델로 묶어 비교했습니다. Qwen 두 모델은 262K 컨텍스트를 지원하고 Gemma 4는 256K 컨텍스트를 지원해, 모델 크기와 긴 입력 처리 능력을 함께 비교할 수 있는 구성이었습니다. 특히 Qwen3.6을 같은 27B 크기의 기준선으로 사용해 세대가 바뀌면서 성능이 어떻게 달라졌는지 확인하려 했습니다.

Qwen3.8은 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 앞섰고 Gemma 4는 일반 추론에서 경쟁력을 유지했습니다. 메모리 측면에서는 Gemma 4가 Q4_K_M 양자화와 8K 컨텍스트에서 약 24.8GB를 사용했으며, 게시물은 두 Qwen 모델이 더 긴 컨텍스트를 위한 여유가 있다고 평가했습니다. 세 모델 모두 RTX 3090과 4090으로 실행을 고려할 수 있는 범위에 있다는 점에서, 로컬 모델 선택은 벤치마크 점수뿐 아니라 GPU VRAM과 목표 컨텍스트 길이를 함께 따져야 한다는 결론으로 이어집니다.

용어 해설

비디오 메모리(VRAM): — VRAM은 GPU가 모델 가중치와 추론 중 생성되는 데이터를 저장하는 전용 메모리입니다. 모델 크기와 양자화 방식, 컨텍스트 길이에 따라 필요한 용량이 달라져 로컬 실행 가능 여부를 좌우합니다.
컨텍스트 윈도(Context Window): — 컨텍스트 윈도는 모델이 한 번에 입력과 출력으로 처리할 수 있는 토큰 범위입니다. 길이가 클수록 긴 문서나 대화를 유지할 수 있지만 KV cache에 필요한 VRAM도 함께 증가합니다.
Q4_K_M 양자화(Q4_K_M): — Q4_K_M은 모델 가중치를 4비트 계열로 줄여 저장하는 양자화 형식입니다. 원본보다 메모리 사용량을 낮춰 소비자용 GPU에서 실행하기 쉽게 만들지만, 정밀도와 성능 변화가 함께 고려돼야 합니다.
코딩 벤치마크(coding benchmark): — 코딩 벤치마크는 모델이 프로그램 작성이나 코드 관련 문제를 얼마나 잘 처리하는지 측정하는 평가입니다. 이 비교에서는 Qwen3.8의 코딩 성능을 다른 27B·31B급 모델과 견주는 기준으로 사용했습니다.
에이전트 벤치마크(agentic benchmark): — 에이전트 벤치마크는 모델이 여러 단계의 작업을 계획하고 도구 사용과 실행을 이어 가는 능력을 평가합니다. 게시물은 Qwen3.8이 이 영역에서 앞선다고 평가했지만 세부 점수는 본문에 적지 않았습니다.

언급된 리소스

문서Qwen3.8-27B 모델 페이지

문서Qwen3.8-27B와 Qwen3.6-27B 비교

문서Qwen3.8-27B와 Gemma 4 31B 비교