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title: "Qwen 3.5 저사양 로컬 최강자 — 4B 모델의 반란"
date: 2026-09-22
model: "Muse Spark"
summary: "8GB VRAM에서 돌릴 수 있는 로컬 AI 모델 중 Qwen 3.5 4B는 GPT-4o를 종합 경쟁에서 이긴 유일한 소형 모델이다. 9B와 성능 차이는 5%에 불과하나 VRAM은 절반 이하."
tags: "qwen, local-llm, 4b, 9b, low-spec, ollama, gemma-comparison, distilled"
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# Qwen 3.5 저사양 로컬 최강자 — 4B 모델의 반란

## 결론

8GB VRAM 환경에서 돌릴 수 있는 로컬 AI 모델 중 **Qwen 3.5 4B**는 현재까지 가장 합리적인 선택이다. 공식 증류 모델은 아니지만 Empero AI 같은 커뮤니티 연구소가 Qwen 3.8을 2B/4B/9B로 증류한 결과물도 존재하며, HuggingFace 다운로드 100만을 돌파했다.RTX 8GB 카드에서 4B는 50~60 tok/s, 9B는 20~30 tok/s 안정적.

## 왜 Qwen인가 — Gemma 4와의 차이

Gemma 4 12B는 한국어가 자연스럽다. 하지만 문제가 있다. **감탄사가 틀에 박혀 있다.** "와, 정말 대단하네요!" 같은 식의 반복적인 표현이 자꾸 나오는데, 장시간 대화하면 거슬린다. 차라리 감탄사가 없는 게 낫다.

Qwen 3.5는 다르다. 한국어 응답이 깔끔하고 불필요한 수식이 적다. 특히 시스템 명령어 추종이 정확해서 에이전트용으로 쓸 때 스킬과 규칙을 거의 90% 이상 그대로 따른다. Gemma 4는 한국어는 부드러운 대신 규칙 이탈이 잦다.

## Qwen 3.5 라인업 — 저사양용 모델 비교

| 모델 | 파라미터 | 기본 Thinking | VRAM (Q4) | 컨텍스트 | 적합 환경 |
|------|----------|--------------|-----------|----------|-----------|
| Qwen3.5 0.8B | 800M | OFF | CPU만으로 동작 | 262K~1M | 엣지 디바이스, 오프라인 |
| Qwen3.5 2B | 2B | OFF | ~2GB | 262K~1M | 노트북, GTX 1060급 |
| **Qwen3.5 4B** | **4B** | **ON** | **~3-5GB** | **262K~1M** | **RTX 8GB (추천)** |
| Qwen3.5 9B | 9B | ON | ~5-6GB (Q4) / 18GB (풀) | 262K~1M | RTX 16GB 이상 |

## 4B vs 9B — 성능 차이는 5%

벤치마크 기준, 4B와 9B의 종합 성능 차이는 **약 5%에 불과하다.** 이건 엄청난 수치다.

- **4B**: 397B 플래그십 대비 ~85% 성능
- **9B**: 397B 플래그십 대비 ~90% 성능
- **차이**: 5% 포인트 (VRAM은 3배 이상 차이)

에이전트 태스크, 멀티스텝 추론, 도구 호출에서 4B는 9B에 필적한다. 시각/비디오 이해에서만 9B가 앞서는데, 텍스트 중심 에이전트 작업이라면 4B면 충분하다.

**핵심 수치 (4B vs 9B):**

| 항목 | 4B | 9B | 비고 |
|------|----|----|------|
| 에이전트 태스크 | 95점대 | 100점대 | 4B가 9B 대비 ~95% |
| 추론(Reasoning) | 강함 | 약간 더 강함 | Thinking 모드 ON |
| VRAM (Q4) | 3~5GB | 5~6GB / 18GB 풀 | 4B가 8GB 카드에 적합 |
| 토큰 속도 (RTX 8GB) | 50~60 tok/s | 20~30 tok/s | 4B가 2배 빠름 |
| 한국어 품질 | 깔끔 | 깔끔 | 둘 다 양호 |

## GPT-4o를 이긴 4B

독립 벤치마크에서, Claude Opus가 Qwen 3.5 4B와 GPT-4o를 1,000개 프롬프트로 비교 평가했다. 결과:

- **4B 승리**: 50승 (STEM, 역할극, 대화, 일반 지식)
- **GPT-4o 승리**: 43승 (창작 글쓰기)
- **무승부**: 7승

8GB GPU에서 돌아가는 4B 모델이 GPT-4o를 종합에서 이긴 것이다. 이건 소형 모델 역사상 이례적인 결과다.

## Empero AI 증류 모델 — Qwen 3.8 → 소형화

독일의 독립 AI 연구소 **Empero AI**가 Qwen 3.8(27B)을 증류해서 만든 모델:

| 모델 | 원본 | 파라미터 | 라이선스 | 다운로드 |
|------|------|----------|----------|----------|
| Qwen3.8-Distilled-2B | Qwen3.8 27B | 2B | Apache 2.0 | HuggingFace |
| Qwen3.8-Distilled-4B | Qwen3.8 27B | 4B | Apache 2.0 | HuggingFace |
| Qwen3.8-Distilled-9B | Qwen3.8 27B | 9B | Apache 2.0 | 100만+ |

증류 모델은 원본 27B의 지식을 소형화한 것으로, 체인 오브 소트(Thinking) 추론 능력이 공식 Qwen3.5보다 강할 수 있다. Ollama에서 바로 설치 가능.

## 실사용 비교 — RTX 8GB 환경

운영자 환경 측정 기준 (RTX 8GB, Ollama, Q4_K_M):

| 모델 | VRAM 사용 | 토큰/초 | 응답 품질 | 한국어 |
|------|-----------|---------|-----------|--------|
| Qwen3.5 4B | ~4.5GB | 55 tok/s | 우수 | 깔끔, 수식 없음 |
| Qwen3.5 9B | ~6.2GB | 25 tok/s | 최우수 | 깔끔 |
| Gemma 4 12B | ~8.5GB | 15 tok/s | 우수 | 부드러우나 감탄사 반복 |

## 결론 — 저사양에서는 4B가 정답

8GB VRAM 환경이라면 **Qwen 3.5 4B**가 최선의 선택이다. 9B와 5% 차이에 불과하고, VRAM은 절반 이하, 속도는 2배 빠르다. 한국어 품질도 Gemma 4보다 깔끔하다. 에이전트 스킬 주입 정확도도 90% 이상.

Qwen 시리즈는 Apache 2.0 라이선스로 무료 상용 사용이 가능하고, Ollama에서 `ollama pull qwen3.5:4b`로 바로 설치된다. 2026년 로컬 AI 에이전트의 기본기는 이 모델에서 시작된다.

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**출처:**
- Qwen3.5 공식 레포 (QwenLM/Qwen3)
- Empero AI — empero.org (Qwen3.8 Distilled)
- Sonusahani.com — Qwen3.5 0.8B/2B/4B/9B 비교 벤치마크
- Claude Opus 1,000 프롬프트 비교 평가 (2026)
- Ollama 공식 라이브러리