AI Briefing

맥북 M5 랭킹

I benchmarked 21 local LLMs on a MacBook Air M5 for code quality AND speed

·2026.04.21 06:01

핵심 내용

164개 코딩 문제로 local LLM 21개를 품질과 속도까지 함께 비교했다.

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MacBook Air M5에서 164개 코딩 문제와 확장 테스트셋으로 pass@1을 측정해, 로컬 LLM 21개의 코드 품질과 속도(tok/s), VRAM 사용량을 같은 조건에서 비교했다.

  • **Qwen 3.6 35B-A3B (MoE)**가 **89.6%**로 1위였고, 16.9 tok/s를 기록해 대형 모델치고 속도도 좋았다.
  • MoE의 활성 파라미터 수가 속도에, 전체 파라미터 수가 품질에 영향을 준다는 점을 보여줬다.
  • 가성비/메모리 효율 기준으로는 Qwen 2.5 Coder 7B가 눈에 띄었다. 84.2%, 11.3 tok/s, 4.5GB로 8GB급 환경의 일상용 코딩 보조에 적합하다는 결론이다.
  • Gemma 4는 예상 밖으로 부진했다. Gemma 4 31B가 **31.1%**에 그쳐 **Llama 3.2 1B(32.9%)**보다 낮았고, **Gemma 3 27B(78.7%)**와도 큰 차이를 보였다.
  • **Gemma 4 MoE(26B-A4B)**도 **12.2%**로 낮아, 저자는 이 결과를 여러 번 반복 측정해 확인했다고 적었다.

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