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MichaelMartinez
MichaelMartinez
2026년 4월 14일

개발자 JeecgBoot는 Mac Studio M4Max에서 커뮤니티가 수정된 디스틸레이션 모델을 테스트한 결과, 공식 버전보다 5~6배 빠른 생성 속도를 달성했습니다. 총 260억 개의 매개변수를 가진 A4B MoE 아키텍처를 사용하는 이 모델은 추론당 약 40억 개만 활성화하여 최대 78 토큰/초의 속도를 기록했으며, 256K 컨텍스트를 지원했습니다. 생성 속도는 빠르지만, 코드 생성과 같은 작업을 위한 복잡한 에이전트 기반 워크플로는 다단계 의사결정 체인 때문에 약 1.5분이 소요될 수 있습니다. 이번 테스트에서는 표준화된 JeecgBoot 프로젝트 스켈레톤 생성에 성공했습니다. 개인정보 보호 및 비용 절감을 위해 대부분의 작업(CRUD 등)에는 로컬 수정 모델을 사용하고, 복잡한 설계가 필요한 경우에는 클라우드 API를 활용하는 이중 모델 전략을 권장합니다.

개발자 JeecgBoot는 Mac Studio M4Max에서 커뮤니티가 수정된 디스틸레이션 모델을 테스트한 결과, 공식 버전보다 5~6배 빠른 생성 속도를 달성했습니다. 총 260억 개의 매개변수를 가진 A4B MoE 아키텍처를 사용하는 이 모델은 추론당 약 40억 개만 활성화하여 최대 78 토큰/초의 속도를 기록했으며, 256K 컨텍스트를 지원했습니다. 생성 속도는 빠르지만, 코드 생성과 같은 작업을 위한 복잡한 에이전트 기반 워크플로는 다단계 의사결정 체인 때문에 약 1.5분이 소요될 수 있습니다. 이번 테스트에서는 표준화된 JeecgBoot 프로젝트 스켈레톤 생성에 성공했습니다. 개인정보 보호 및 비용 절감을 위해 대부분의 작업(CRUD 등)에는 로컬 수정 모델을 사용하고, 복잡한 설계가 필요한 경우에는 클라우드 API를 활용하는 이중 모델 전략을 권장합니다. 개발자 JeecgBoot는 Mac Studio M4Max에서 커뮤니티가 수정된 디스틸레이션 모델을 테스트한 결과, 공식 버전보다 5~6배 빠른 생성 속도를 달성했습니다. 총 260억 개의 매개변수를 가진 A4B MoE 아키텍처를 사용하는 이 모델은 추론당 약 40억 개만 활성화하여 최대 78 토큰/초의 속도를 기록했으며, 256K 컨텍스트를 지원했습니다. 생성 속도는 빠르지만, 코드 생성과 같은 작업을 위한 복잡한 에이전트 기반 워크플로는 다단계 의사결정 체인 때문에 약 1.5분이 소요될 수 있습니다. 이번 테스트에서는 표준화된 JeecgBoot 프로젝트 스켈레톤 생성에 성공했습니다. 개인정보 보호 및 비용 절감을 위해 대부분의 작업(CRUD 등)에는 로컬 수정 모델을 사용하고, 복잡한 설계가 필요한 경우에는 클라우드 API를 활용하는 이중 모델 전략을 권장합니다. 개발자 JeecgBoot는 Mac Studio M4Max에서 커뮤니티가 수정된 디스틸레이션 모델을 테스트한 결과, 공식 버전보다 5~6배 빠른 생성 속도를 달성했습니다. 총 260억 개의 매개변수를 가진 A4B MoE 아키텍처를 사용하는 이 모델은 추론당 약 40억 개만 활성화하여 최대 78 토큰/초의 속도를 기록했으며, 256K 컨텍스트를 지원했습니다. 생성 속도는 빠르지만, 코드 생성과 같은 작업을 위한 복잡한 에이전트 기반 워크플로는 다단계 의사결정 체인 때문에 약 1.5분이 소요될 수 있습니다. 이번 테스트에서는 표준화된 JeecgBoot 프로젝트 스켈레톤 생성에 성공했습니다. 개인정보 보호 및 비용 절감을 위해 대부분의 작업(CRUD 등)에는 로컬 수정 모델을 사용하고, 복잡한 설계가 필요한 경우에는 클라우드 API를 활용하는 이중 모델 전략을 권장합니다.
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