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테크, 개발, AI, 하드웨어 — 실사용 기반 리뷰와 가이드

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LFM2.5 24B-A2B on a Korean Document-QA Benchmark: Below qwen3.8 27B (Thinking), No Detectable Gap to gemma4 12B

Liquid AI's LFM2.5 24B-A2B, a 24B MoE reasoning model with 2.4B active parameters released October 12, scored on 299 Korean document questions with known answers, against qwen3.8 27B, gemma4 12B and gemma4 26B MoE (a comparator on its card): same retrieved pages, prompt and judge (sampling and output caps differ). Plus speed on two GTX 1080 Tis and what to watch when measuring a model that always thinks.

2026년 11월 2일 · 11 min read
AI/ML

LFM2.5 24B-A2B, 한국어 문서 RAG 300문항으로 채점해 보니: qwen3.8 27B(생각 켬)보다 낮고, gemma4 12B와는 차이가 검출되지 않았다

Liquid AI가 10월 12일 공개한 24B MoE(활성 2.4B) 추론 모델 LFM2.5 24B-A2B를 정답이 있는 한국어 문서 RAG 시험지로 채점했습니다. 같은 검색 결과, 같은 지시문, 같은 채점기로(샘플링과 출력 한도는 다름) qwen3.8 27B, gemma4 12B, 카드의 비교 대상 gemma4 26B MoE와 비교했고, GTX 1080 Ti 두 장에서의 속도와 늘 생각하는 모델을 잴 때 주의할 점을 정리했습니다.

2026년 11월 2일 · 18 min read
Local LLM

Nanbeige4.3 33B on a Korean Document-QA Benchmark: The Model That Leads qwen3.8 27B on Its Card, Compared Under the Same Conditions

Nanbeige4.3 33B, released October 24, scored on 299 Korean document questions with known answers, side by side with qwen3.8 27B, the model its card compares against: same retrieved pages, prompt and judge. Plus what went wrong when its thinking ran into the output cap, how the capped questions were rerun, and RTX 3090 speed.

2026년 10월 28일 · 15 min read

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Nanbeige4.3 33B, 한국어 문서 RAG 300문항으로 채점해 보니: 모델 카드에서 qwen3.8 27B를 앞선 모델, 같은 조건으로 비교

10월 24일 공개된 33B 오픈 모델 Nanbeige4.3을 정답이 있는 한국어 문서 RAG 시험지로 채점했습니다. 모델 카드가 비교한 qwen3.8 27B와 같은 검색 결과, 같은 지시문, 같은 채점기로 쟀고, 출력 한도에 걸려 답을 못 쓴 문항을 다시 돌린 과정과 RTX 3090 속도도 정리했습니다.

10/28

NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B on a Korean Document-QA Benchmark: Scored Against Its Base Model, gemma4 E4B

NVIDIA's Nemotron 3.5 Bolt E4B, released October 23, scored on 299 Korean document questions with known answers, side by side with the model it was post-trained from (gemma4 E4B): same retrieved pages, prompt, judge and quantization label, with thinking off and on. Plus GTX 1080 Ti and RTX 3090 speed, and how to turn thinking on in Ollama.

10/26

엔비디아 Nemotron 3.5 Bolt E4B, 한국어 문서 RAG 300문항으로 채점해 보니: 바탕 모델 gemma4 E4B와 같은 조건 비교

엔비디아가 10월 23일 공개한 4B급 로컬 모델 Nemotron 3.5 Bolt E4B를 정답이 있는 한국어 문서 RAG 시험지로 채점했습니다. 바탕 모델인 gemma4 E4B와 같은 검색 결과·같은 지시문·같은 채점기로 생각 모드를 끄고 켜서 비교했고, GTX 1080 Ti와 RTX 3090 속도, Ollama에서 생각 모드를 켜는 방법도 정리했습니다.

10/26

Krafton's Raon-1 mini on a Korean Document-QA Benchmark: 300 Questions with Known Answers, Run on an RTX 3090 and Two GTX 1080 Tis

Raon-1 mini preview (30B MoE, ~4B active) scored on 299 Korean RAG questions with gold answers, same retrieved pages and judges as qwen3.8, Claude Opus 5.5 and EXAONE. Plus how to build and run it today, and a thinking-loop issue at temperature 0.

10/22

크래프톤 Raon-1 mini, 한국어 문서 RAG 300문항으로 채점해 보니: 3090 한 장·1080 Ti 두 장에서 돌린 결과

크래프톤이 10월 21일 공개한 Raon-1 mini preview를 정답이 있는 한국어 문서 RAG 시험지 300문항으로 채점했습니다. qwen3.8·Claude Opus 5.5·EXAONE과 같은 검색 결과, 같은 채점기로 비교하고, Ollama로는 아직 못 돌리는 이 모델을 RTX 3090과 GTX 1080 Ti에서 직접 돌리는 법과 속도도 정리했습니다.

10/22

Local RAG Scored on 300 Questions: a 27B on One RTX 3090 Tied Claude Opus 5.5, and Most Misses Happened Before the Model

300 document questions with known answers, 7 local models vs Claude 5.5 on the same retrieved pages, two judges. qwen3.8 27B with thinking tied Opus 5.5; parsing and retrieval caused two thirds of the top models' misses.

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