# 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.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/ko/swift-1-5-cuts-benchmark-task-times-on-an-rtx-3090

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.

## 팩트

- 보고된 평균 작업 시간: INT4 헤드를 적용한 Swift 1.5는 68.2초, HyperQwen 고속 양자화 모델은 108.1초.
- 테스트는 메모리 24GB인 RTX 3090 한 대에서 진행됐으며, 컨텍스트 길이는 150,000토큰으로 설정됐다.

## 왜 중요한가

게시자의 결과가 다른 테스트에서도 재현된다면, 모델 튜닝으로 소비자용 하드웨어에서 로컬 AI 작업에 필요한 시간과 토큰 수를 줄일 수 있음을 시사한다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Swift 1.5 + HyperQwen = 37% less task completion time at 100+ tps w/ 150k context on RTX 3090](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wsqjku/swift_15_hyperqwen_37_less_task_completion_time/) – Reddit r/LocalLLaMA, 2026-09-28

최종 업데이트: 2026-09-28