Qwen3.5, 벤치마크는 믿을 수 있나? 개발자들의 솔직한 사용 후기

커뮤니티에서는 Qwen3.5 모델이 벤치마크 상으로는 Sonnet 4.5 수준의 성능을 보인다는 주장에 대해 회의적인 시각(Skeptical View)을 보이고 있다. Aurornis는 실제 사용 시 기대에 미치지 못한다고 언급하며, 벤치마크 최적화에 치중하는 오픈소스 모델의 한계를 지적했다. 특히, 복잡한 문제 해결 능력에서 부족함을 드러낸다고 비판했다. jjcm 또한 좁고 제한된 도메인에서 강점을 보이지만, 모호한 설명으로부터 문제 해결 능력은 떨어진다고 평가했다.

많은 사용자들이 추론(Inference) 과정의 어려움을 간과한다고 syntaxing은 지적한다. 모델의 성능은 온도, 최소 P값, 템플릿, 그리고 4비트 양자화(Quantization) 등 다양한 설정에 따라 크게 달라질 수 있다. 특히, 4비트 양자화(Quantization)와 같은 기술은 메모리 사용량을 줄여 로컬 환경에서 더 큰 모델을 실행할 수 있게 하지만, 성능 저하를 유발할 수 있다. 따라서, 최적의 성능을 위해서는 이러한 설정들을 신중하게 조정해야 한다.

Qwen3.5 모델을 로컬 환경에서 실행하기 위한 하드웨어 요구 사항에 대한 논의가 활발하게 이루어졌다. mstaoru는 MBP M3 Max 128G에서 모델 실행 시 45분이나 소요되었으며, 부정확한 답변을 얻었다고 보고했다. sunkeeh는 122B 모델의 경우 224GB의 메모리가 필요하며, 80GB VRAM으로는 Q4_K_S 양자화 모델조차 제대로 실행하기 어렵다고 지적했다. 이는 모델의 크기와 양자화 방식에 따라 하드웨어(Hardware) 성능의 중요성을 강조한다.

Qwen3.5 모델은 제한된 도메인, 특히 프롬프트 확장(Prompt Expansion), 감성 분석(Sentiment Analysis), 코드 재구성 등에서 좋은 성능을 보인다는 평가를 받았다. jjcm은 이러한 모델이 모호한 설명으로부터 문제 해결에는 어려움을 겪는다고 언급했다. mark_l_watson은 35B 모델이 Claude Code와 호환되지 않는 문제를 지적했지만, 도구 사용에는 매우 적합하다고 평가했다. 이러한 특성을 고려하여, 모델의 활용 분야(Application Domain)를 신중하게 선택해야 한다.