#benchmark

Claude 4.7은 토큰이 1.3~1.45배 늘지만 strict instruction following은 소폭 개선됐다.

Hacker News·1·2026.04.18 00시

Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL이 16GB VRAM 노트북에서 58회 툴콜을 98.3% 성공률로 처리했다.

Reddit·2026.04.17 21시

로컬 Qwen3.6-35B-A3B가 Opus 4.7보다 펠리컨 SVG를 더 잘 그렸다.

GeekNews·1·2026.04.17 19시

Claude Opus 4.7이 구조생물학 벤치마크에서 74.0점으로 4.6을 크게 앞섰다.

Reddit·2026.04.17 16시

engram v1.0이 Read 호출을 가로채 컨텍스트를 압축해 토큰 사용량을 88% 줄였다고 주장했다.

Reddit·2026.04.17 15시

M2 Ultra 64GB에서 Qwen3.5-35B-A3B Q8_K_XL은 생성 63 t/s를 기록했다.

Reddit·2026.04.17 11시

Klondike Solitaire 시뮬레이터의 탐색 전략 변경으로 승률을 8.590%까지 끌어올렸다.

Hacker News·2026.04.17 10시

RTX 5090 32GB에서 Qwen 3.6 35B A3B가 187t/s를 기록했다.

Reddit·1·2026.04.17 08시

Strix Halo 128GB에서 Vulkan과 ROCm을 비교하니 모델별 승부가 갈렸다.

Reddit·2026.04.17 07시

RTX 2000 Ada 16GB에서 Qwen 3.6 35B를 프롬프트 400 t/s, 생성 24 t/s로 구동한 사례.

Reddit·2026.04.17 06시

Claude Opus 4.7이 Vim Golf에서 Opus 4.6보다 1 keystroke 앞섰다.

Reddit·2026.04.17 06시

ParseBench는 내 문서로 파서 정확도를 5개 지표로 평가하는 벤치마크다.

Reddit·1·2026.04.17 05시

turbo3로 12GB VRAM 3080에서 Qwen3.6 35B A3B를 260k ctx로 약 40 tok/s 달성.

Reddit·1·2026.04.17 05시

같은 입력도 토크나이저에 따라 실제 API 비용이 몇 배까지 달라진다.

Reddit·2·2026.04.17 05시

8x MI50 32GB에서 MiniMax M2.7 AWQ를 피크 64 tok/s로 돌린 벤치다.

Reddit·1·2026.04.17 02시

ACE-Step 1.5를 MLX로 돌린 Apple Silicon 로컬 음악 생성 성능과 한계를 정리했다.

Reddit·2026.04.17 02시

MRCR v2 8-needle, 1M 토큰에서 Opus 4.7은 32.2%로 4.6(78.3%)보다 크게 낮다.

Reddit·1·2026.04.17 00시

Opus 4.7은 tokenizer 개선으로 텍스트 처리 성능을 높였지만 토큰 수는 늘 수 있다.

Reddit·2026.04.16 23시

Claude Opus 4.7가 코딩·장기 작업·고해상도 비전에서 Opus 4.6을 크게 앞섰다.

Reddit·2·2026.04.16 23시

Gemma 4 31B가 이미지 기반 3D 기하 테스트에서 경쟁 모델보다 적은 토큰으로 더 나은 결과를 냈다.

Reddit·1·2026.04.16 22시

llama.cpp의 ggml에 graph_reused를 넣어 CUDA의 O(n) 변경 체크를 줄였다.

Reddit·2026.04.16 21시

DFlash는 MoE·양자화·동시사용·긴 컨텍스트에서 기대만큼 빨라지지 않는다.

Reddit·2026.04.16 21시

24GB VRAM 환경에서 GGUF 양자화 모델들의 MMLU 점수를 비교했다.

Reddit·1·2026.04.16 18시

파일 기반 저장만으로도 충분한 경우와 DB가 꼭 필요한 경계를 벤치마크로 설명한다.

GeekNews·2026.04.16 11시