24GB GPU에서 Qwen3.8 vs Qwen3.6 vs Gemma 4 비교 (10분 읽기)

24GB GPU(예: RTX 4090)를 활용한 로컬 AI 작업에서 Qwen3.8-27B가 세 모델 중 가장 강력한 기본 선택지로 평가된다. 동일한 Q4_K_M 양자화 환경에서 Qwen3.6-27B와 유사한 디코딩 속도를 유지하면서도, 12개 코딩 태스크를 1회 시드에서 모두 통과하고 추론 및 문서 QA에서 높은 정확도를 기록했다.

Gemma 4 31B-it은 구조화된 도구 호출(90/90)과 비전 작업(19/20)에서 가장 뛰어난 성과를 냈으나, VRAM 사용량이 높고 초기 토큰 생성 시간이 느린 단점이 있었다. 특히 64K 컨텍스트 사용 시 F16 K/V 캐시 대신 Q8_0으로 전환해야 안정적으로 동작했다.

• 코딩 에이전트 및 리포지토리 편집: Qwen3.8-27B (12/12 pass@1)
• 엄격한 도구 호출: Gemma 4 31B-it (단일/멀티스텝 모두 100% 성공)
• 비전 중심 작업: Gemma 4 31B-it (19/20)
• 64K 컨텍스트 여유: Qwen3.8 또는 Qwen3.6 (F16 K/V 시 4.20 GiB 여유)

기존 통합이 안정적이라면 Qwen3.6-27B를 유지하는 것이 유리하지만, 신규 배포를 고려한다면 Qwen3.8-27B가 실질적인 업그레이드를 제공한다.