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Swift 1.5, RTX 3090에서 벤치마크 작업 시간 단축
Reddit 사용자는 수정된 Swift 1.5 모델이 RTX 3090 한 대에서 HyperQwen 기본 설정보다 벤치마크 작업을 약 37% 더 빠르게 완료했다고 전했다. 다만 품질 테스트에서는 소폭 차이가 있었다.
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Reddit 사용자는 HyperQwen에 맞게 조정한 Swift 1.5 모델의 작업당 평균 소요 시간이 68.2초였다고 밝혔다. HyperQwen의 고속 양자화 Qwen 모델은 108.1초가 걸렸다. 테스트는 메모리 24GB인 RTX 3090 한 대에서 실행했으며, 컨텍스트 길이는 150,000토큰으로 설정했다.
게시자는 수정된 모델이 디코딩 속도는 약간 느렸지만 생성 토큰 수가 적어 전반적으로 더 빨랐다고 설명했다. 공개된 여러 테스트의 점수는 비슷했지만 완전히 같지는 않았다. 예를 들어 INT4 출력 레이어를 적용한 Swift 1.5는 100문제 코딩 테스트에서 91%를 기록해 HyperQwen의 89%보다 높았다.
왜 중요한가
게시자의 결과가 다른 테스트에서도 재현된다면, 모델 튜닝으로 소비자용 하드웨어에서 로컬 AI 작업에 필요한 시간과 토큰 수를 줄일 수 있음을 시사한다.
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출처 및 참고 자료
| # | 출처 | 매체 | 날짜 | 핵심 내용 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Swift 1.5 + HyperQwen = 37% less task completion time at 100+ tps w/ 150k context on RTX 3090 ↗ | Reddit r/LocalLLaMA | 2026. 9. 28. | Hi everyone :) The amazing Swift finetunes of Qwen3.8 27B generate much fewer tokens at mostly similar benchmark performance to the original |
1 개 출처
최종 업데이트:
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