Qwen3.8-Flash-Next 아키텍처(약125B-A6B+51B n-gram), 4bit 양자화시 82GB 추정

• Qwen3.8-Flash-Next는 MoE와 대형 n-gram 테이블을 결합한 구조로 추정된다.
• 4비트 양자화 시 약 82GB, 실사용 시 80~90GB 메모리가 필요할 것으로 예측됐다.
• 희소 접근 특성상 RAM 오프로드가 가능해 로컬 구동 친화적이라는 분석이다.

작성자는 Qwen3.8-Flash-Next를 약 125B-A6B(전체 파라미터 대비 활성 파라미터 6B 수준의 MoE 구조로 추정)에 51B 규모의 n-gram 테이블이 결합된 형태로 추정했다. 4비트 양자화 기준으로 메인 가중치 58GB와 n-gram 테이블 24GB를 합쳐 약 82GB, 실제로는 80~90GB 수준일 것으로 예상했다.

최근 대형 언어모델은 전체 파라미터 중 일부만 활성화하는 MoE(Mixture of Experts) 구조를 채택해 연산량 대비 성능을 높이는 추세다. 여기에 n-gram 기반 테이블을 결합하는 방식은 상대적으로 생소한 시도로, 희소하게 접근되는 테이블을 시스템 RAM으로 오프로드해 GPU 메모리 부담을 줄이는 전략이 제시됐다.

온프레미스나 개인 워크스테이션에서 대형 모델을 구동하려는 엔지니어에게는 GPU VRAM과 시스템 RAM을 어떻게 배분할지가 핵심 설계 변수가 된다. 이 추정이 맞다면 소비자용 고사양 PC(예: 96GB~128GB RAM 구성)로도 백만 달러급 인프라 없이 대형 모델을 로컬 구동할 길이 열릴 수 있어, 온디바이스 AI 도입을 검토하는 조직의 하드웨어 투자 계획에 참고가 될 수 있다.

다만 이는 커뮤니티의 비공식 추정치이며, 실제 가중치 공개 전까지는 정확한 메모리 요구량과 아키텍처 세부사항이 확정되지 않는다는 점을 유의할 필요가 있다.

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