GPU 시세 · VRAM · 온디바이스 AI

내 카드에서 도는 모델 — 실측 tok/s표 (10월)

· 읽는 시간 5분 · 데일리 딥러닝

MODEL FIT TODAY

가장 많이 검색되는 실측 속도표입니다. 카드 가격 최저 구간(524,000원)부터 매칭했습니다. tok/s 상한은 대역폭÷모델 크기로 계산됩니다 — 예: 672GB/s ÷ 5GB(8B Q4) ≒ 134 tok/s 이론치, 실측 75% 수준.

모델 M5 Max 실측 가중치 필요 VRAM
qwen3-coder:30b 146.2 tok/s 18GB 24GB↑
gpt-oss:20b 102.9 tok/s 13GB 16GB↑
llama3.1:8b 100.8 tok/s 4.9GB 12GB↑
qwen3.6:35b-a3b 95.1 tok/s 23GB 24GB↑
gemma4:26b MLX 88.1 tok/s 52GB 32GB↑
deepseek-r1:8b 79.7 tok/s 5.2GB 12GB↑
qwen3.5:9b 73.0 tok/s 6.6GB 12GB↑
phi4:14b 45.8 tok/s 9.1GB 12GB↑
mistral-small:24b 28.0 tok/s 14GB 16GB↑
deepseek-r1:70b 10.3 tok/s 43GB 32GB↑

필요 VRAM은 가중치 + KV 캐시 합산입니다. 긴 컨텍스트는 이보다 더 먹습니다. 양자화별 파일 크기는 양자화 사다리.

자주 묻는 질문

tok/s 몇부터 실사용 가능한가요?

A. 채팅용은 20 tok/s 이상(가독 속도 약 5초/문장), 코딩 에이전트는 40 tok/s 이상을 권장합니다. 표에서 필요 VRAM 대비 한 구간 아래 카드면 대부분 이 기준 아래로 떨어집니다.

내 카드에서 뭐가 돌아?

A. 필요 VRAM 컬럼과 카드 용량을 비교하세요. 12GB는 8B~20B Q4, 24GB는 70B Q4 라인까지.

속도 표 기준이 Mac 아닌데?

A. CUDA 카드는 대역폭 비례 환산이 유효합니다. 5070 672GB/s는 M5 Max 대비 약 1/3로 환산됩니다.

코딩엔 뭐가요?

A. qwen3-coder:30b Q4가 146 tok/s로 실측 1위입니다. 18GB 카드가 최소선입니다.

답글 남기기