GeForce RTX 3090에서 Qwen3.5 27B 돌릴 수 있을까?

쾌적Q4_K_M 기준으로 VRAM에 들어가고 6.2GB가 남습니다. 판정: 쾌적, 속도: 추정 37.1 tok/s (32.7–41.6, 보정된 추정 ±12%).

오픈 라이선스 · Apache-2.0 커뮤니티 GGUF · unsloth생각 모드

VRAM 24GB · 936.0 GB/s · FP16 35.6 TFLOPS. 시스템 RAM 32GB(DDR5-5600), Windows, 이 GPU로 화면 출력, 8k 컨텍스트, f16 KV 캐시를 기준으로 계산했습니다. 시스템 RAM이 16GB에서 128GB 사이라면 위 판정과 양자화 파일은 바뀌지 않습니다.

GeForce RTX 3090에서 Qwen3.5 27B: 양자화별 판정

등록된 GGUF 파일 4개, 작은 파일부터, 시스템 RAM 32GB·8k 컨텍스트 기준
양자화	파일 크기	판정	속도	메모리	실행 방식	참고
UD-Q2_K_XL	12.04GB	쾌적	추정 52.1 tok/s45.8–58.3보정된 추정 ±12%	12.8 / 24.0GB	풀 GPU	—
IQ4_XS	15.71GB	쾌적	추정 40.3 tok/s35.5–45.2보정된 추정 ±12%	16.4 / 24.0GB	풀 GPU	—
Q4_K_M기준	17.11GB	쾌적	추정 37.1 tok/s32.7–41.6보정된 추정 ±12%	17.8 / 24.0GB	풀 GPU	—
Q8_0	29.05GB	겨우 가능	추정 5.3 tok/s4.2–6.4보정된 추정 ±20%	24.0 / 24.0GB + RAM 6.8GB	부분 오프로드	—

생각 모드가 있는 모델은 생각하는 데 토큰을 더 쓰기 때문에 속도 기준을 1.5배 엄격하게 잡습니다(30 / 12 / 3 tok/s). 생각 모드를 끄고 쓰면 실제로는 한 단계 위일 수 있습니다.

Q4_K_M 기준 메모리 사용 내역

가중치·KV 캐시·연산 버퍼는 모델이 쓰고, OS 예약은 화면 출력 드라이버가 씁니다.

GPU 메모리

가중치: 16.1GB
KV 캐시: 0.5GB
연산 버퍼: 0.6GB
OS 예약: 0.6GB
여유: 6.2GB

17.11GB 파일 가운데 1.02GB는 그래픽카드에 올라가지 않습니다. llama.cpp는 입력 임베딩 표를 시스템 RAM에 두고, MTP(다중 토큰 예측) 블록 0.29GB는 기본 설정에서 불러오지 않습니다. MTP 추측 디코딩(llama.cpp --spec-type draft-mtp)을 켜면 이 블록과 MTP용 KV 캐시만큼 메모리가 더 듭니다.

컨텍스트 길이와 KV 캐시

컨텍스트: 8k

KV 캐시f16q8_0q4_0

Q4_K_M 기준으로 컨텍스트 길이와 KV 캐시 종류에 따른 필요 메모리, 판정, 예상 tok/s를 보여 줍니다.
컨텍스트	KV f16	KV q8_0	KV q4_0
4k	16.9GB쾌적 추정 37.7 tok/s33.2–42.2보정된 추정 ±12%	16.8GB쾌적 추정 38.0 tok/s33.4–42.5보정된 추정 ±12%	16.7GB쾌적 추정 38.1 tok/s33.5–42.7보정된 추정 ±12%
8k	17.2GB쾌적 추정 37.1 tok/s32.7–41.6보정된 추정 ±12%	17.0GB쾌적 추정 37.7 tok/s33.1–42.2보정된 추정 ±12%	16.8GB쾌적 추정 38.0 tok/s33.4–42.5보정된 추정 ±12%
16k	17.8GB쾌적 추정 36.0 tok/s31.7–40.4보정된 추정 ±12%	17.3GB쾌적 추정 37.0 tok/s32.6–41.5보정된 추정 ±12%	17.0GB쾌적 추정 37.6 tok/s33.1–42.1보정된 추정 ±12%
32k	19.0GB쾌적 추정 34.0 tok/s29.9–38.1보정된 추정 ±12%	18.0GB쾌적 추정 35.9 tok/s31.6–40.2보정된 추정 ±12%	17.5GB쾌적 추정 37.0 tok/s32.5–41.4보정된 추정 ±12%
64k	21.5GB쾌적 추정 30.6 tok/s26.9–34.3보정된 추정 ±12%	19.5GB쾌적 추정 33.8 tok/s29.7–37.8보정된 추정 ±12%	18.4GB쾌적 추정 35.7 tok/s31.4–40.0보정된 추정 ±12%
128k	26.4GB겨우 가능 추정 6.1 tok/s4.9–7.3보정된 추정 ±20%	22.4GB쾌적 추정 30.2 tok/s26.6–33.8보정된 추정 ±12%	20.2GB쾌적 추정 33.5 tok/s29.5–37.5보정된 추정 ±12%
256k	36.2GB불가 추정 1.6 tok/s1.3–1.9보정된 추정 ±20%	28.2GB겨우 가능 추정 4.4 tok/s3.5–5.3보정된 추정 ±20%	23.9GB원활 추정 13.5 tok/s10.8–16.2보정된 추정 ±20%

S = 쾌적 · A = 원활 · B = 겨우 가능 · F = 불가

Q4_K_M 기준으로 판정(쾌적)이 유지되는 컨텍스트는 f16 KV 캐시에서 64k, q8_0에서 128k까지입니다.

예상 속도

생성: 추정 37.1 tok/s (32.7–41.6, 보정된 추정 ±12%)
프롬프트 처리: 약 1,382 tok/s (829–1,935, 대략적 추정 ±40%)

이 조합의 벤치마크 결과

이 조합으로 잰 공개 벤치마크 결과는 아직 없습니다. 위 수치는 모두 추정치입니다.

다른 선택지

GeForce RTX 3090에서 원활하게 도는 더 큰 모델
원활
K2-Horizon MoVA 36B-A4B: 원활, 추정 79.2 tok/s (55.5–103.0, 이론 추정 ±30%)

실행 방법

Q4_K_M 파일을 쓰는 명령입니다. 두 도구 모두 처음 실행할 때 Hugging Face에서 파일을 내려받습니다.

파일: Qwen3.5-27B-Q4_K_M.gguf (17.11GB, unsloth/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF).

llama.cpp

llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF:Q4_K_M -c 8192 -ngl all -fa on

-ngl all: 모든 층을 GPU에 올립니다.
-fa on: 플래시 어텐션을 켭니다. KV 캐시를 양자화하려면 필요합니다.
--cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0: 8k 기준 KV 캐시가 0.29GB로 줄어듭니다.

올라마(Ollama)

PowerShell(트레이의 Ollama를 먼저 종료하세요):

$env:OLLAMA_CONTEXT_LENGTH="8192"; ollama serve
ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-27B-MTP-GGUF:Q4_K_M

Ollama는 24GB 미만 GPU에서 컨텍스트 기본값이 4k입니다. 서버를 띄울 때 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH를 지정하거나, 대화 안에서 /set parameter num_ctx를 쓰세요.
/set parameter num_ctx 8192

자주 묻는 질문

GeForce RTX 3090에서 Qwen3.5 27B 돌릴 수 있나요?

Q4_K_M 기준으로 VRAM에 들어가고 6.2GB가 남습니다. 판정: 쾌적, 속도: 추정 37.1 tok/s (32.7–41.6, 보정된 추정 ±12%). Q4_K_M에는 8k 컨텍스트 기준 17.2GB가 필요하고, 이 구성에서 쓸 수 있는 메모리는 23.4GB, 여유 시스템 RAM은 28.0GB입니다.

GeForce RTX 3090에서 Qwen3.5 27B 컨텍스트는 얼마까지 쓸 수 있나요?

Q4_K_M 기준으로 판정(쾌적)이 유지되는 컨텍스트는 f16 KV 캐시에서 64k(KV 4.3GB), q8_0 KV 캐시에서 128k(KV 4.6GB)까지입니다. 모델이 지원하는 최대 컨텍스트는 256k입니다.

어떤 양자화 파일을 받아야 하고, 속도는 얼마나 나오나요?

추천 파일은 Q4_K_M(17.11GB)입니다. 판정: 쾌적, 속도: 추정 37.1 tok/s (32.7–41.6, 보정된 추정 ±12%). 같은 판정이 나오는 파일 가운데 가장 큰 파일이기도 합니다.

속도는 메모리 대역폭으로 계산한 추정치를 공개 벤치마크로 보정한 값입니다. 모든 수치에는 오차 범위와 신뢰 라벨을 함께 표시합니다. 실제 속도는 드라이버, 백엔드, 컨텍스트 길이, 발열에 따라 달라집니다.