GeForce RTX 5060 Ti 16GB에서 Qwen3.5 35B-A3B 돌릴 수 있을까?
원활Q4_K_M 기준으로 어텐션과 24개 층의 전문가는 GPU(15.1GB)에, 나머지 전문가는 시스템 RAM(8.9GB)에 둡니다. 판정: 원활, 속도: 추정 62.4 tok/s (43.7–81.1, 이론 추정 ±30%). 품질 손실이 큰 UD-Q2_K_XL까지 낮출 때의 판정: 쾌적, 속도: 추정 117.5 tok/s (94.0–141.0, 보정된 추정 ±20%).
VRAM 16GB · 448.0 GB/s · FP16 23.7 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 5060 Ti 16GB에서 Qwen3.5 35B-A3B: 양자화별 판정
| 양자화 | 파일 크기 | 판정 | 속도 | 메모리 | 실행 방식 | 참고 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| UD-Q2_K_XL | 12.57GB | 쾌적 | 추정 117.5 tok/s94.0–141.0보정된 추정 ±20% | 13.2 / 16.0GB | 풀 GPU | — |
| IQ4_XS | 18.17GB | 원활 | 추정 78.5 tok/s55.0–102.1이론 추정 ±30% | 15.5 / 16.0GB + RAM 4.0GB | MoE 전문가 RAM 배치 | 모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. |
| Q4_K_M기준 | 22.63GB | 원활 | 추정 62.4 tok/s43.7–81.1이론 추정 ±30% | 15.1 / 16.0GB + RAM 8.9GB | MoE 전문가 RAM 배치 | 모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. |
| Q8_0 | 37.80GB | 원활 | 추정 37.0 tok/s25.9–48.1이론 추정 ±30% | 14.6 / 16.0GB + RAM 24.5GB | MoE 전문가 RAM 배치 | 모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다. |
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
- 13.7GB
- KV 캐시
- 0.2GB
- 연산 버퍼
- 0.6GB
- OS 예약
- 0.6GB
- 여유
- 0.9GB
- 시스템 RAM의 가중치
- 8.9GB
위 시스템 RAM 몫에는 기본 설정에서 불러오지 않는 MTP(다중 토큰 예측) 블록 0.53GB도 넣어 넉넉하게 잡았습니다. MTP 추측 디코딩(llama.cpp --spec-type draft-mtp)을 켜면 이 블록을 불러오고 MTP용 KV 캐시도 더 듭니다.
컨텍스트 길이와 KV 캐시
| 컨텍스트 | KV f16 | KV q8_0 | KV q4_0 |
|---|---|---|---|
| 4k | 22.2GB원활 추정 64.7 tok/s45.3–84.1이론 추정 ±30% | 22.1GB원활 추정 65.2 tok/s45.6–84.7이론 추정 ±30% | 22.1GB원활 추정 65.5 tok/s45.8–85.1이론 추정 ±30% |
| 8k | 22.3GB원활 추정 62.4 tok/s43.7–81.1이론 추정 ±30% | 22.2GB원활 추정 64.6 tok/s45.2–84.0이론 추정 ±30% | 22.2GB원활 추정 65.1 tok/s45.6–84.7이론 추정 ±30% |
| 16k | 22.5GB원활 추정 60.4 tok/s42.3–78.5이론 추정 ±30% | 22.4GB원활 추정 62.3 tok/s43.6–80.9이론 추정 ±30% | 22.3GB원활 추정 63.3 tok/s44.3–82.3이론 추정 ±30% |
| 32k | 23.0GB원활 추정 55.8 tok/s39.1–72.5이론 추정 ±30% | 22.7GB원활 추정 60.1 tok/s42.1–78.1이론 추정 ±30% | 22.5GB원활 추정 62.1 tok/s43.5–80.7이론 추정 ±30% |
| 64k | 24.0GB원활 추정 48.4 tok/s33.9–63.0이론 추정 ±30% | 23.4GB원활 추정 54.5 tok/s38.1–70.8이론 추정 ±30% | 23.0GB원활 추정 58.8 tok/s41.2–76.5이론 추정 ±30% |
| 128k | 25.9GB원활 추정 38.3 tok/s26.8–49.8이론 추정 ±30% | 24.7GB원활 추정 47.1 tok/s33.0–61.2이론 추정 ±30% | 24.0GB원활 추정 53.2 tok/s37.2–69.1이론 추정 ±30% |
| 256k | 29.8GB겨우 가능 추정 27.0 tok/s18.9–35.1이론 추정 ±30% | 27.3GB원활 추정 36.3 tok/s25.4–47.2이론 추정 ±30% | 26.0GB원활 추정 44.6 tok/s31.2–58.0이론 추정 ±30% |
S = 쾌적 · A = 원활 · B = 겨우 가능 · F = 불가
Q4_K_M 기준으로 판정(원활)이 유지되는 컨텍스트는 f16 KV 캐시에서 128k, q8_0에서 256k까지입니다.
예상 속도
- 생성
- 추정 62.4 tok/s (43.7–81.1, 이론 추정 ±30%)
- 프롬프트 처리
- 프롬프트 처리 속도는 모델 전체가 GPU에서 돌 때만 추정합니다.
판정 근거: 모델이 GPU에 다 올라가지 않습니다. 쾌적하게 돌리려면 모델 전체가 GPU 메모리에 있어야 합니다.
이 조합의 벤치마크 결과
이 조합으로 잰 공개 벤치마크 결과는 아직 없습니다. 위 수치는 모두 추정치입니다.
다른 선택지
GeForce RTX 5060 Ti 16GB에서 원활하게 도는 더 큰 모델
원활K2-Horizon MoVA 36B-A4B: 원활, 추정 30.7 tok/s (21.5–39.9, 이론 추정 ±30%)
Qwen3.5 35B-A3B의 더 낮은 양자화
쾌적UD-Q2_K_XL(12.57GB, 품질 손실 큼): 쾌적, 추정 117.5 tok/s (94.0–141.0, 보정된 추정 ±20%)
전문가만 시스템 RAM에 두기
--n-cpu-moe 16 설정은 앞쪽 16개 층의 전문가만 시스템 RAM에 두고 나머지는 GPU에 둡니다. 이 추정도 그렇게 계산했습니다.
실행 방법
UD-Q4_K_M 파일을 쓰는 명령입니다. 두 도구 모두 처음 실행할 때 Hugging Face에서 파일을 내려받습니다.
파일: Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf (22.63GB, unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-MTP-GGUF).
llama-server -hf unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-MTP-GGUF:UD-Q4_K_M -c 8192 -ngl all --n-cpu-moe 16 -fa on- -ngl all: 모든 층을 GPU에 올립니다.
- --n-cpu-moe 16: 앞쪽 16개 층에 있는 전문가는 시스템 RAM에 두고, 전문가가 있는 나머지 24개 층은 전문가까지 GPU에 둡니다. 이 추정도 같은 배치로 계산했습니다.
- 불러올 때 메모리가 부족하다는 오류가 나면 값을 17까지 올리고, 그래도 부족하면 18까지 올리세요.
- llama.cpp b7410(2025년 12월) 이후 버전은 -ngl과 --n-cpu-moe를 빼고 실행해도 VRAM에 맞춰 비슷하게 나눠 올립니다.
- -fa on: 플래시 어텐션을 켭니다. KV 캐시를 양자화하려면 필요합니다.
- --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0: 8k 기준 KV 캐시가 0.09GB로 줄어듭니다.
PowerShell(트레이의 Ollama를 먼저 종료하세요):
$env:OLLAMA_CONTEXT_LENGTH="8192"; ollama serve
ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-MTP-GGUF:UD-Q4_K_M- Ollama는 24GB 미만 GPU에서 컨텍스트 기본값이 4k입니다. 서버를 띄울 때 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH를 지정하거나, 대화 안에서 /set parameter num_ctx를 쓰세요.
- Ollama 0.30 이상은 VRAM에 맞춰 전문가 일부를 시스템 RAM에 자동으로 둡니다. 그보다 오래된 버전은 층을 통째로 나눠 올려서 훨씬 느립니다.
/set parameter num_ctx 8192
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자주 묻는 질문
GeForce RTX 5060 Ti 16GB에서 Qwen3.5 35B-A3B 돌릴 수 있나요?
Q4_K_M 기준으로 어텐션과 24개 층의 전문가는 GPU(15.1GB)에, 나머지 전문가는 시스템 RAM(8.9GB)에 둡니다. 판정: 원활, 속도: 추정 62.4 tok/s (43.7–81.1, 이론 추정 ±30%). 품질 손실이 큰 UD-Q2_K_XL까지 낮출 때의 판정: 쾌적, 속도: 추정 117.5 tok/s (94.0–141.0, 보정된 추정 ±20%). Q4_K_M에는 8k 컨텍스트 기준 22.3GB가 필요하고, 이 구성에서 쓸 수 있는 메모리는 15.4GB, 여유 시스템 RAM은 28.0GB입니다.
GeForce RTX 5060 Ti 16GB에서 Qwen3.5 35B-A3B 컨텍스트는 얼마까지 쓸 수 있나요?
Q4_K_M 기준으로 판정(원활)이 유지되는 컨텍스트는 f16 KV 캐시에서 128k(KV 2.7GB), q8_0 KV 캐시에서 256k(KV 2.9GB)까지입니다. 모델이 지원하는 최대 컨텍스트는 256k입니다.
어떤 양자화 파일을 받아야 하고, 속도는 얼마나 나오나요?
추천 파일은 Q4_K_M(22.63GB)입니다. 판정: 원활, 속도: 추정 62.4 tok/s (43.7–81.1, 이론 추정 ±30%). 같은 판정(원활)이 나오는 가장 큰 파일은 Q8_0(37.80GB)이고, 속도는 추정 37.0 tok/s (25.9–48.1, 이론 추정 ±30%)입니다.
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.