8GB 이하: 시도해볼 만한 최고의 소규모 로컬 LLM 10가지

대규모 언어 모델(LLM)의 세계는 폭발적으로 성장했으며, 종종 거대한 클라우드 기반 슈퍼컴퓨터가 텍스트를 쏟아내는 이미지를 떠올리게 합니다. 하지만 지속적인 인터넷 연결이나 비싼 클라우드 구독 없이 개인 컴퓨터에서 상당한 AI 성능을 활용할 수 있다면 어떨까요? 흥미로운 현실은 그것이 가능하다는 것입니다. 최적화 기술의 발전 덕분에 새로운 종류의 "작은 로컬 LLM"이 등장하여, 소비자용 하드웨어의 메모리 제약 조건(특히 8GB 미만의 RAM 또는 VRAM 필요) 내에서 편안하게 작동하면서도 놀라운 기능을 제공합니다.

먼저 LLM 양자화에 대해 이야기해 봅시다

작은 로컬 LLM을 효과적으로 활용하려면 핵심 기술 개념에 대한 기본적인 이해가 필수적입니다. 하드웨어 구성 요소와 모델 최적화 기술 간의 상호 작용이 성능과 접근성을 결정합니다.

새로운 사용자들이 흔히 혼동하는 점은 VRAM(비디오 RAM)과 시스템 RAM의 차이입니다. VRAM은 그래픽 카드(GPU)에 직접 위치한 특수 고속 메모리입니다. 그래픽 렌더링이나 LLM 추론의 핵심인 대규모 행렬 곱셈 수행과 같이 GPU가 뛰어난 빠른 병렬 처리 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 반면, 일반 시스템 RAM은 더 느리지만 일반적으로 더 풍부하며, 컴퓨터의 중앙 처리 장치(CPU)와 일반 애플리케이션의 주 메모리 역할을 합니다. 효율적인 LLM 작업을 위해서는 모델의 매개변수(가중치)와 중간 계산 결과(활성화)가 이상적으로는 빠른 VRAM 내에 완전히 상주하여 GPU가 즉시 액세스하고 정보를 빠르게 처리할 수 있도록 해야 합니다. 만약 모델의 구성 요소가 느린 시스템 RAM에 상주해야 한다면, 추론 과정이 크게 방해되어 응답 시간이 훨씬 느려질 것입니다.

소비자용 하드웨어에서 대규모 언어 모델을 실행할 수 있게 만드는 핵심 기술은 양자화입니다.

이 과정은 표준 16비트 또는 32비트 부동 소수점 정밀도 대신 4비트 또는 8비트 정수를 사용하여 모델 가중치를 표현함으로써 LLM의 메모리 사용량을 대폭 줄입니다. 이 기술을 통해 FP16(전체 정밀도)에서 일반적으로 약 14GB가 필요한 70억 매개변수 모델을 4비트 양자화를 사용하여 4-5GB만으로도 실행할 수 있습니다. 이러한 메모리 및 계산 부하 감소는 높은 하드웨어 비용과 에너지 소비의 장벽을 직접적으로 해결하여 표준 소비자 장치에서 고급 AI 기능에 접근할 수 있도록 합니다.

GGUF 형식은 양자화된 로컬 모델을 저장하고 로드하기 위한 표준으로 부상했으며, 다양한 추론 엔진에서 폭넓은 호환성을 제공합니다. GGUF 생태계 내에는 다양한 양자화 유형이 존재하며, 각 유형은 파일 크기, 품질 및 추론 속도 간에 뚜렷한 절충점을 제공합니다. 많은 일반적인 사용 사례에서 Q4_K_M은 품질과 메모리 효율성 간의 균형 잡힌 타협점을 제공하므로 자주 권장됩니다. 양자화는 매우 효과적이지만, Q2_K 또는 IQ3_XS와 같이 매우 낮은 비트율로 밀어붙이면 모델 품질이 눈에 띄게 저하될 수 있습니다.

LLM을 실행하는 데 필요한 실제 VRAM 또는 RAM 요구 사항은 모델의 양자화된 파일 크기보다 약간 높다는 점도 중요합니다. 이는 입력 데이터(프롬프트 및 컨텍스트)와 중간 계산 결과(활성화)를 저장하는 데 추가 메모리가 필요하기 때문입니다. 일반적으로 이 오버헤드는 모델 기본 크기의 약 1.2배로 추정할 수 있습니다.

로컬 LLM 및 Ollama 시작하기

로컬 LLM 실행을 위한 생태계는 크게 성숙하여 다양한 사용자 선호도와 기술 숙련도에 맞춰진 다양한 도구를 제공합니다. 사용 편의성과 강력한 기능으로 두드러지는 두 가지 주요 플랫폼이 있습니다.

Ollama는 LLM을 로컬에서 간단하고 효율적으로 실행하기 위해 설계된 강력하고 개발자 중심적인 도구입니다. 기본 인터페이스는 CLI(명령줄 인터페이스)로, 간단한 설정 및 모델 관리가 가능합니다. Ollama는 내장된 모델 패키징 및 "Modelfile" 기능에서 탁월하며, 이를 통해 사용자는 모델을 사용자 정의하고 스크립트 및 다양한 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 플랫폼은 가볍고 성능이 최적화되어 있어 개발 환경 또는 자동화된 워크플로우에서 빠르고 반복 가능한 배포에 이상적입니다.

GUI(그래픽 인터페이스)를 선호하는 사용자에게는 LM Studio가 종종 최고의 선택입니다. 깔끔한 디자인, 내장 채팅 인터페이스, Hugging Face에서 GGUF 형식 모델을 직접 탐색하고 다운로드할 수 있는 사용자 친화적인 시스템을 갖춘 직관적인 데스크톱 애플리케이션을 제공합니다. LM Studio는 모델 관리를 단순화하여 사용자가 다양한 LLM 간을 쉽게 전환하고 사용자 인터페이스에서 직접 매개변수를 조정할 수 있도록 합니다. 이러한 즉각적인 시각적 피드백은 특히 초보자 및 비기술 사용자에게 유용하며, 명령줄 지식 없이도 빠른 실험 및 프롬프트 테스트를 용이하게 합니다.

LM Studio를 포함한 많은 사용자 친화적인 도구는 종종 Llama.cpp를 기본 추론 엔진으로 활용합니다. Llama.cpp는 C++로 작성된 고성능 추론 엔진으로, 주로 GGUF 형식을 사용하며 CPU와 GPU 모두에서 가속을 지원합니다.

다음 선택은 8GB 미만의 VRAM을 가진 시스템에서 로컬로 실행할 수 있는 뛰어난 성능의 소형 LLM 10개를 소개하며, 성능, 다용성 및 효율성의 균형을 제공합니다. 제공된 메모리 사용량은 소비자 하드웨어에 최적화된 양자화된 GGUF 버전에 중점을 둡니다.

탐색할 수 있는 소형 LLM

Llama 3.1 8B (양자화)

ollama run llama3.1:8b

Meta의 Llama 3.1 8B는 높은 평가를 받는 오픈 소스 모델로, 강력한 일반 성능과 인상적인 비용 효율성으로 인정받고 있습니다. 이전 버전보다 훈련 데이터가 7배 증가(15조 토큰 이상)하는 등 훈련 데이터 및 최적화 기술의 상당한 개선이 이루어진 Llama 3.1 제품군의 일부입니다.

전체 8B 모델은 일반적으로 더 많은 VRAM을 요구하지만, 낮은 양자화 버전은 8GB VRAM/RAM 제한 내에서 작동하도록 설계되었습니다. 예를 들어, Q2_K 양자화는 파일 크기가 3.18GB이고 약 7.20GB의 메모리가 필요합니다. 마찬가지로, Q3_K_M(파일 4.02GB, 필요 메모리 7.98GB)은 메모리가 제한된 시스템에 적합한 옵션입니다.

Llama 3.1 8B는 AlpacaEval 2.0 승률로 측정된 대화형 AI 성능에서 뛰어납니다. 코드 생성(HumanEval Pass@1), 텍스트 요약(CNN/DailyMail Rouge-L-Sum, 제품 리뷰 및 이메일 처리용), 검색 증강 생성(RAG) 작업(MS Marco Rouge-L-Sum, 정확한 질문 답변 및 자연어 검색 요약용)에서 강력한 기능을 보여줍니다. 또한 텍스트에서 구조화된 출력을 생성하는 데(예: 개념을 JSON 페이로드로 추출) 및 짧은 코드 스니펫에 대한 개요를 제공하는 데 효과적입니다. 효율성이 뛰어나 배치 처리 및 에이전트 워크플로우에 적합합니다.

Mistral 7B (양자화)

ollama run mistral:7b

Mistral 7B는 효율성, 속도 및 컴팩트한 VRAM 사용량으로 널리 칭찬받는 완전 밀집 트랜스포머 모델입니다. 그룹화된 쿼리 어텐션(GQA) 및 슬라이딩 윈도우 어텐션(SWA)과 같은 고급 아키텍처 기술을 통합하여 성능을 향상시킵니다.

이 모델은 낮은 VRAM 환경에 최적화되어 있습니다. Q4_K_M(파일 4.37GB, 필요 메모리 6.87GB) 및 Q5_K_M(파일 5.13GB, 필요 메모리 7.63GB)과 같은 양자화 버전은 8GB VRAM 예산 내에서 편안하게 작동합니다. Mistral 7B는 낮은 지연 시간이 중요한 빠르고 자체 포함된 AI 추론 및 실시간 애플리케이션에 탁월한 선택입니다. 일반 지식 및 구조화된 추론 작업에서 강력한 성능을 보여줍니다. 컴팩트한 VRAM 사용량으로 엣지 장치 배포에 적합합니다. 다중 턴 채팅에 효과적이며 일반적인 문의를 위한 AI 챗봇 솔루션에 사용할 수 있습니다. Apache 2.0 라이선스는 상업적 사용 사례에 특히 유리합니다.

Gemma 3:4b (양자화)

ollama run gemma3:4b

Gemma 3:4B 매개변수 모델은 Google DeepMind의 Gemma 제품군에 속하며, 가벼운 패키지 내에서 효율성과 최첨단 성능을 위해 특별히 설계되었습니다. 메모리 사용량이 매우 작아 다양한 하드웨어에서 접근성이 높습니다.

예를 들어, Q4_K_M 양자화는 파일 크기가 1.71GB이며 4GB VRAM 시스템에 권장됩니다. 이러한 최소한의 메모리 사용량은 모바일 장치를 포함한 매우 저사양 하드웨어에서 신속한 프로토타이핑 및 배포에 이상적인 후보입니다. Gemma 3:4B는 기본적인 텍스트 생성, 질문 답변 및 요약 작업에 적합합니다. 빠른 정보 검색 및 광학 문자 인식(OCR) 애플리케이션에 효과적일 수 있습니다. 작은 크기에도 불구하고 Gemma 3:4B는 강력한 성능을 보여줍니다.

Gemma 7B (양자화)

ollama run gemma:7b

Gemma 제품군의 더 큰 형제인 7B 모델은 향상된 기능을 제공하면서도 소비자용 하드웨어에서 실행 가능합니다. Google의 더 큰 Gemini 모델과 기술 및 인프라 구성 요소를 공유하여 개발자 노트북 또는 데스크톱 컴퓨터에서 직접 고성능을 달성할 수 있습니다.

Gemma 7B의 양자화 버전(예: Q5_K_M(파일 6.14GB) 및 Q6_K(파일 7.01GB))은 8GB VRAM 제한 내에서 편안하게 작동합니다. 최적의 성능을 위해서는 일반적으로 최소 8GB의 시스템 RAM이 필요합니다. Gemma 7B는 텍스트 생성, 질문 답변, 요약 및 추론을 포함한 다양한 자연어 처리 작업을 처리할 수 있는 다목적 모델입니다. 코드 생성 및 해석 기능과 수학적 쿼리 처리 기능도 보여줍니다. 더 큰 Gemini 모델과 공유하는 아키텍처를 통해 개발자 노트북 또는 데스크톱 컴퓨터에서 고성능을 발휘할 수 있어 콘텐츠 생성, 대화형 AI 및 지식 탐색에 유용한 도구입니다.

Phi-3 Mini (3.8B, 양자화)

ollama run phi3

Microsoft의 Phi-3 Mini는 뛰어난 효율성과 고품질, 추론 밀집 속성에 대한 강력한 집중으로 차별화되는 가벼운 최첨단 모델입니다. 이 모델은 더 큰 LLM만이 복잡한 작업을 효과적으로 처리할 수 있다는 기존 관념에 도전합니다. Phi-3 Mini는 놀라울 정도로 메모리 효율적입니다. 예를 들어, Q8_0 양자화는 파일 크기가 4.06GB이고 약 7.48GB의 메모리가 필요하며, 8GB 제한 내에 잘 들어갑니다.

FP16(전체 정밀도) 버전조차 파일 크기가 7.64GB이지만 10.82GB의 메모리가 필요합니다. Phi-3 Mini는 언어 이해, 논리적 추론, 코딩 및 수학 문제 해결에서 뛰어납니다. 컴팩트한 크기와 디자인은 메모리/연산 제약 환경 및 지연 시간 제약 시나리오(모바일 장치 배포 포함)에 적합합니다. 특히 채팅 형식으로 제공되는 프롬프트에 잘 맞으며 생성형 AI 기반 기능의 빌딩 블록으로 사용할 수 있습니다.

DeepSeek R1 7B/8B (양자화)

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeek 모델은 7B 및 8B 변형을 포함하여 강력한 추론 능력과 계산 효율성으로 인정받고 있습니다. DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 변형은 더 큰 모델에서 증류되어 고성능을 달성한 8B 크기에서 아마도 최고의 추론 모델로 강조되었습니다. DeepSeek R1 7B Q4_K_M 양자화는 파일 크기가 4.22GB이고 약 6.72GB의 메모리가 필요합니다.

DeepSeek R1 8B 모델은 일반 모델 크기가 4.9GB이며 권장 VRAM은 6GB입니다. 이러한 구성은 8GB 제약 내에 편안하게 들어갑니다. DeepSeek 모델은 자연어 이해, 텍스트 생성, 질문 답변에 강하며 특히 추론 및 코드 생성에서 뛰어납니다. 상대적으로 낮은 계산 사용량은 대규모 클라우드 비용을 발생시키지 않고 AI 솔루션을 배포하려는 중소기업(SMB) 및 개발자에게 매력적인 옵션이며, 지능형 고객 지원 시스템, 고급 데이터 분석 및 자동화된 콘텐츠 생성에 적합합니다.

Qwen 1.5/2.5 7B (양자화)

ollama run qwen:7b

Alibaba의 Qwen 시리즈는 다양한 모델을 제공하며, 7B 변형은 범용 AI 애플리케이션을 위한 균형 잡힌 강력한 모델 역할을 합니다. Qwen2의 베타 버전으로 간주되는 Qwen 1.5는 다국어 지원과 32K 토큰의 안정적인 컨텍스트 길이를 제공합니다.

메모리 사용량의 경우 Qwen 1.5 7B Q5_K_M 양자화는 파일 크기가 5.53GB입니다. Qwen2.5 7B는 일반 모델 크기가 4.7GB이며 권장 VRAM은 6GB입니다. 이 모델들은 8GB VRAM 제한 내에 잘 들어갑니다. Qwen 7B 모델은 다목적이며, 대화형 AI, 콘텐츠 생성, 기본적인 추론 작업 및 언어 번역에 적합합니다. 특히 Qwen 7B Chat 모델은 중국어 및 영어 이해, 코딩 및 수학에서 강력한 성능을 보여주며 도구 사용을 위한 ReAct 프롬프트를 지원합니다. 효율성이 뛰어나 고객 지원 챗봇 및 기본적인 프로그래밍 지원에 적합합니다.

Deepseek-coder-v2 6.7B (양자화)

ollama run deepseek-coder-v2:6.7b

Deepseek-coder-v2 6.7B는 DeepSeek의 특수 모델로, 코딩 특정 작업을 위해 세심하게 설계되었습니다. 이 미세 조정된 변형은 코드 생성 및 이해 기능을 크게 향상시키는 것을 목표로 합니다. 모델 크기가 3.8GB이고 권장 VRAM이 6GB로, 8GB 제약 내에 편안하게 들어가므로 하드웨어가 제한된 개발자에게 접근성이 매우 높습니다. 주요 사용 사례는 코드 완성, 코드 스니펫 생성 및 기존 코드 해석을 포함합니다. VRAM이 제한된 개발자 및 프로그래머에게 Deepseek-coder-v2 6.7B는 고도로 특화된 기능을 제공하여 로컬 코딩 지원을 위한 최고의 선택으로 자리매김합니다.

BitNet b1.58 2B4T

ollama run hf.co/microsoft/bitnet-b1.58-2B-4T-gguf

Microsoft의 BitNet b1.58 2B4T는 1.58비트 가중치 형식을 사용하여 경쟁력 있는 성능을 유지하면서 메모리 및 에너지 소비를 대폭 줄이는 혁신적인 오픈 소스 모델을 대표합니다. 0.4GB의 비 임베디드 메모리만 필요로 하는 타의 추종을 불허하는 메모리 효율성은 스마트폰, 노트북, IoT 장치와 같은 엣지 AI 장치를 포함한 극도로 리소스가 제한된 환경 및 효율적인 CPU 전용 추론에 이상적으로 적합합니다.

이 모델은 전용 GPU 지원이 부족한 장치에 고성능 LLM 기능을 제공하여 지속적인 클라우드 연결 없이 온디바이스 번역, 콘텐츠 추천 및 더 유능한 모바일 음성 비서를 가능하게 합니다. 훨씬 더 큰 모델에 비해 정확도가 약간 떨어질 수 있지만, 크기에 비해 성능은 놀랍습니다. 타의 추종을 불허하는 메모리 효율성과 CPU에서 효과적으로 실행되는 능력은 AI 환경에서 접근성 및 지속 가능성의 판도를 바꾸는 요소로 자리매김합니다.

Orca-Mini 7B (양자화)

ollama run orca-mini:7b

Orca-Mini 7B는 Llama 및 Llama 2 아키텍처를 기반으로 구축되고 Orca 스타일 데이터셋으로 훈련된 범용 모델입니다. 다양한 크기로 제공되며, 7B 변형은 보급형 하드웨어에 적합한 옵션임이 입증되었습니다. orca-mini:7b 모델은 파일 크기가 3.8GB입니다. Q4_K_M(파일 4.08GB, 필요 메모리 6.58GB) 및 Q5_K_M(파일 4.78GB, 필요 메모리 7.28GB)과 같은 양자화 버전은 8GB 제약 내에 들어갑니다. 최적의 작동을 위해서는 일반적으로 최소 8GB의 시스템 RAM이 필요합니다. Orca-Mini 7B는 일반적인 텍스트 생성, 질문 답변 및 대화 작업에 적합합니다. 강력한 명령어 준수 능력을 보여주며 AI 에이전트 구축에 효과적으로 활용될 수 있습니다. Orca 연구를 기반으로 하는 미세 조정된 Mistral-7B-OpenOrca 변형은 텍스트 및 코드 생성, 질문 답변 및 대화 참여에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

결론

이 보고서에서 강조된 모델들(Llama 3 8B, Mistral 7B, Gemma 2B 및 7B, Phi-3 Mini, DeepSeek R1 7B/8B, Qwen 1.5/2.5 7B, Deepseek-coder-v2 6.7B, BitNet b1.58 2B4T, Orca-Mini 7B 포함)은 이러한 접근성의 선두 주자입니다. 각 모델은 고유한 기능, 메모리 효율성 및 이상적인 사용 사례의 조합을 제공하여 일반적인 대화 및 창의적 글쓰기부터 특수 코딩 지원 및 복잡한 추론에 이르기까지 다양한 작업에 적합합니다.

제한된 VRAM을 가진 시스템에서 이러한 모델의 효과는 주로 고급 양자화 기술 덕분이며, 이는 심각한 품질 저하 없이 메모리 사용량을 대폭 줄입니다. 모델 효율성의 지속적인 발전과 엣지 AI 배포에 대한 증가하는 집중은 정교한 AI 기능이 일상 기기에 원활하게 통합되는 미래를 시사합니다. "최고"의 선택은 궁극적으로 주관적이며 개별 하드웨어 구성 및 특정 애플리케이션 요구 사항에 따라 달라지므로 사용자는 권장 모델을 실험해 보시기 바랍니다. 활발한 오픈 소스 커뮤니티는 이러한 진화하는 환경에 계속 기여하여 로컬 LLM의 역동적이고 혁신적인 미래를 보장합니다.