Qwen3 Coder Next 모델에는 메모리가 얼마나 필요한가요?

4비트에서 가중치가 약 45 GB이고, 컨텍스트 여유까지 더하면 모두 48.6 GB입니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용하므로, Mac에서는 통합 메모리가 96GB 이상 필요합니다.

Mac에서 Qwen3 Coder Next 모델은 얼마나 빠른가요?

생성 속도는 메모리 대역폭에 달려 있습니다. 여기서 가장 빠른 Mac은 96GB M5 Ultra로, 초당 약 225–400토큰입니다(6비트). 실행할 수 있는 최소 사양 Mac인 96GB M5 Ultra에서는 초당 약 225–400토큰입니다.

Qwen3 Coder Next 모델이 크기에 비해 빠른 이유는 무엇인가요?

전문가 혼합(MoE) 모델이기 때문입니다. 메모리에는 80B 파라미터를 올려 두지만 토큰마다 3B만 읽으므로, 훨씬 작은 모델과 비슷한 속도로 생성합니다.

Mac에서 Qwen3 Coder Next 실행될까? 메모리와 속도

정밀도별 메모리

버전	가중치	컨텍스트 포함	최소 사양 Mac
8비트	85 GB	91.8 GB	128 GB
6비트	65 GB	70.2 GB	96 GB
4비트	45 GB	48.6 GB	96 GB
3비트 품질 낮음	35 GB	37.8 GB	64 GB
2비트 품질 낮음	25 GB	27 GB	36 GB

모든 Apple 칩에서

칩마다 Qwen3 Coder Next 모델을 실행할 수 있는 가장 작은 메모리 용량, 거기에 맞는 최적의 버전, 예상 생성 속도입니다.

칩	필요량	버전	토큰/초
M6	32 GB	2비트 아슬아슬	85–151
M5 Ultra	96 GB	6비트 쾌적함	225–400
M5 Max	128 GB	8비트 쾌적함	86–154
M5 Pro	48 GB	2비트 쾌적함	154–273
M5	32 GB	2비트 아슬아슬	77–136
M4 Max	128 GB	8비트 쾌적함	77–137
M4 Pro	48 GB	2비트 쾌적함	137–243
M4	32 GB	2비트 아슬아슬	60–107
M3 Ultra	96 GB	6비트 쾌적함	154–273
M3 Max	96 GB	6비트 쾌적함	56–100
M3 Pro	36 GB	2비트 쾌적함	75–133
M3	맞는 용량 없음	너무 큼	–
M2 Ultra	128 GB	8비트 쾌적함	113–200
M2 Max	96 GB	6비트 쾌적함	75–133
M2 Pro	32 GB	2비트 아슬아슬	100–178
M2	맞는 용량 없음	너무 큼	–
M1 Ultra	128 GB	8비트 쾌적함	113–200
M1 Max	64 GB	3비트 쾌적함	138–246
M1 Pro	32 GB	2비트 아슬아슬	100–178
M1	맞는 용량 없음	너무 큼	–

실행하는 방법

가장 쉬운 방법: 무료 오픈 소스인 MLX Harness를 다운로드하세요. Qwen3 Coder Next 모델을 검색해 내 Mac에 맞는 버전을 받으면 바로 채팅할 수 있습니다. OpenAI 호환 API로 다른 앱에 모델을 제공할 수도 있습니다.MLX Harness 다운로드무료 · Apple Silicon · macOS 14.5 이상
터미널에서 Apple의 MLX로:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Qwen3-Coder-Next-4bit빌드: Hugging Face의 mlx-community/Qwen3-Coder-Next-4bit. 다른 정밀도도 같은 곳에 있습니다.

단계별 안내: Mac에서 LLM 다운로드하고 실행하기 · MLX Harness 사용법 · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Qwen3 Coder Next 정보

개발사	Qwen (Alibaba)
파라미터	전체 80B · 활성 3B(전문가 혼합)
컨텍스트	256K토큰
라이선스	Apache-2.0
출시	2026-01
입력	텍스트
지능	Artificial Analysis Intelligence Index 9.2점
가중치	Qwen/Qwen3-Coder-Next

자주 묻는 질문

Qwen3 Coder Next 모델에는 메모리가 얼마나 필요한가요?: 4비트에서 가중치가 약 45 GB이고, 컨텍스트 여유까지 더하면 모두 48.6 GB입니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용하므로, Mac에서는 통합 메모리가 96GB 이상 필요합니다.
Mac에서 Qwen3 Coder Next 모델은 얼마나 빠른가요?: 생성 속도는 메모리 대역폭에 달려 있습니다. 여기서 가장 빠른 Mac은 96GB M5 Ultra로, 초당 약 225–400토큰입니다(6비트). 실행할 수 있는 최소 사양 Mac인 96GB M5 Ultra에서는 초당 약 225–400토큰입니다.
Qwen3 Coder Next 모델이 크기에 비해 빠른 이유는 무엇인가요?: 전문가 혼합(MoE) 모델이기 때문입니다. 메모리에는 80B 파라미터를 올려 두지만 토큰마다 3B만 읽으므로, 훨씬 작은 모델과 비슷한 속도로 생성합니다.

비슷한 모델

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모델 카드나 README용

Qwen3 Coder Next 모델을 쾌적하게 실행하는 최소 사양 Mac을 보여 주고 이 페이지로 연결합니다.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/qwen3-coder-next.svg)](https://mlx.app/run/qwen3-coder-next)

계산 방법

메모리: 모델 파라미터를 가중치당 8, 6, 4, 3, 2비트로 계산하고 MLX의 그룹 스케일(가중치당 0.5비트)을 더하거나 네이티브 형식 그대로 계산한 뒤, 컨텍스트를 위한 여유를 더했습니다. macOS는 기본적으로 GPU가 통합 메모리의 약 75%를 쓰도록 허용합니다. 속도: 메모리 대역폭을 토큰당 읽는 바이트 수로 나눈 값이 한 대화의 상한입니다. llama.cpp의 Apple Silicon 공개 벤치마크에서 실제 속도는 그 상한의 약 45~80%였고, 여기 표시한 범위가 바로 그 값입니다. 측정값이 아닌 추정값이니, 내 Mac은 MLX Bench에서 직접 측정해 보세요. 모델 수치는 각 공식 모델 카드, 칩 수치는 Apple 기술 사양에서 가져왔습니다. 2026-10-19 확인. mlx.app/compare와 같은 데이터입니다.