대형 AI 모델을 Q1·Q2로 줄여 써도 에이전트 작업에 충분한가
1000억~2500억 개 규모의 을 아주 낮은 정밀도인 Q1이나 Q2로 줄여서 쓰는 방식에 대한 질문이다. 예시로 , Qwen3-235B-A22B, -M2.X, GLM-4.5-Air, Mistral 계열, Llama 계열 같은 대형 모델들이 언급된다.
일부 사용자는 장비 메모리가 부족해 Q4를 돌리기 어려울 때 Q3까지 낮춰 쓰고 있으며, -M2 같은 모델도 Q4가 빠듯해 Q3로 쓰는 사례가 있다고 한다. 작은 모델이나 중간 크기 모델은 Q1·Q2로 낮추면 품질이 크게 떨어질 것 같지만, 큰 모델은 원래 규모가 커서 낮은 정밀도에서도 쓸 만할 수 있다는 가정이 깔려 있다.
핵심 질문은 Q1·Q2로 줄인 대형 모델이 , 글쓰기, 일반 대화에 실제로 충분한지다. 특히 반복, 같은 말 되풀이, 작업이 빙빙 도는 문제 같은 품질 저하가 있는지 사용자 경험을 묻고 있다.
핵심 포인트
- 1000억~2500억 개 규모의 대형 모델을 Q1·Q2로 줄여 쓰는 경험을 묻고 있다.
- Q4가 장비에 부담될 때 일부 사용자는 Q3 같은 더 낮은 설정을 선택한다.
- 작은 모델은 Q1·Q2에서 품질 저하가 클 수 있지만, 대형 모델은 다를 수 있다는 가정이 있다.
- 관심 작업은 , 글쓰기, 일반 대화다.
- 반복, 같은 말 되풀이, 작업이 빙빙 도는 문제 같은 부작용이 핵심 확인 대상이다.