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인텔, AI를 위한 최고의 CPU

#INTEL

3.6K

242

전시장 4개로 확장! 더욱 커진 행사 규모

#COMPUTEX

FSP가 응답했다! 소비자 니즈 반영한 화이트 파워 4종

#FSP

2.6K

AI 시대를 책임지는 RTX PRO 블랙웰 그래픽카드!

#LEADTEK

3.4K

하필 지금 노트북 시장에 진출한 이유는?

#NVIDIA

어항은 끝없이 진화한다!

#darkFlash

3.4K

수랭 쿨러가 OLED? 근데 움직인다고요?

#LIANLI

3.8K

레이싱부터 케이스! 파워! 쿨러까지!

#Thermaltake

3.5K

166

이제 더 이상 만리지마! 난 만리가 좋다구

#MANLI

2.8K

엔지니어링과 디자인의 결합

#HAVN

3.3K

120

더 깔끔해진 트던, 유광과 무광까지

#GSKILL

3.1K

AMD가 알려주는 실생활에서 AI 쓰는 예시

#AMD

3.4K

더더 진화한 갈라도 30

#MANLI

3.2K

루비 인증? 엔터프라이즈? 시소닉, 차세대 라인업의 기준을 잡다

#Seasonic

2.5K

이 집 취향 확실하네...

#MAXSUN

3.5K

AI가 하드웨어를 바꾸는 컴퓨텍스 현장, 그 모든 것

#COMPUTEX

4.9K

TCOMAS 참전, 수랭 쿨러 경쟁 재밌겠다~

#TCOMAS

2.6K

과하지 않게, 그러나 확실하게

#ADATA

3.7K

조용한 컴퓨팅에서 통합 생태계로

#zalman

3.4K

마이크로닉스, WIZMAX로 세계 무대에 서다

#마이크로닉스

4.2K

AI 없는 제품이 없다! 온몸으로 보여준 AI 시대

#ASUS

2.2K

MSI 40주년, 그리고 AI 시대의 돌입

#MSI

3.5K

117

40주년을 맞이한 BIOSTAR, 앞으로 추구하는 방향은?

#BIOSTAR

2.7K

160

홀로그램으로 다시 수랭 시장을 선도한다!

#TRYX

한 부스 안에 담긴 두 개의 ADATA

#ADATA

4.2K

40년 내공을 온전히, 기가바이트가 그리는 미래

#GIGABYTE

3.3K

109

AM4 10주년! RX 9070 GRE, R7 7700X3D 출시!

#AMD

7.1K

216

인피니트 미러가 더해진 새로운 독사의 등장

#Patriot

3.1K

여름 게이밍에는 엔비디아와 함께!

#NVIDIA

2.8K

눈과 심장까지 오버클록!

#GSKILL

3.5K

우유? 야시장? 독특한 커스텀 PC와 새로운 메모리의 등장

#Patriot

3.4K

PC부터 AI 인프라까지! FSP가 선보인 파워 포트폴리오

#FSP

2.9K

158

케이스, 쇼케이스가 되다

#겜디아스

4.3K

인텔이 AI 어떻게 쓸 수 있는 건지 알려주겠데

#INTEL

2.8K

101

벌써 10주년! 역시 케이스와 쿨러 맛집이야

#darkFlash

3.4K

125

케이블 일단 꽂아놓고 한 번에 착!

3.4K

117

쿨링 전문가 공랭, 게이밍, AI 모두 접수!

#얼티메이크

2.8K

138

ZET7, 레이스가 시작된다

#zalman

슈플하면 리덱스, 변화는 계속된다!

#SuperFlower

3.6K

뭐? 메모리가 496 GB???

#LEADTEK

3.6K

MSI는 모니터 열리는 나무를 키운다던데, 어디까지 좋은 모니터가 나올까

#MSI

3.3K

게이밍부터 서버까지, 한 부스에서 완성되다

#MAXSUN

104

LCD 3개가 선사하는 색다른 시스템 감성

#TCOMAS

2.7K

성능? 이건 기본이지~ 디자인까지 간다!

#얼티메이크

2.9K

107

VC 2.0과 히트파이프 8개 그리고 LCD로 한 단계 더 진화!

#DEEPCOOL

3.6K

127

그 신제품, RTX Spark 공개! DLSS 4.5 RR 등장!

#NVIDIA

182

올해도 개성 있는 제품들이 쫙~

#TRYX

2.7K

더 큰 무대를 향해, ZADAK의 진화

#Apacer

3.2K

스토리지가 꿈꾸는 AI 세상

#Apacer

3.5K

INFINITY, 40년에서 시작되는 이야기

#GIGABYTE

20주년 기념 에디션, 여기 다 모였다!

#ASUS

7.8K

217

더 탄탄해진 라인업, 클레브가 준비한 새로운 메모리

#KLEVV

2.5K

플래그십 메모리, 난 프라임이라고 해

#KLEVV

2.3K

에어플로우부터 데스크까지, LIAN LI가 그리는 생태계

#LIANLI

3.5K

20돌 기념으로 화끈하게 준비했습니다

#ASUS

2.7K

기대감 UP! 딥쿨의 신제품들

#DEEPCOOL

3.3K

166

구글 제미나이 4 12B 모델, 16GB RAM 노트북에서 실행 설계

QM센스

0 233 0 2026.06.04 14:55

<img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/04/e4beb9bd3ea70f0a79fefe7e0d73918f.jpg" alt="퀘이사존" style="width: 800px; height: 449px;"> <div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="text-align: center; border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199) currentcolor currentcolor; width: 802px; max-width: 100%;" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td width="802" style="border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199, 199, 199) rgb(199, 199, 199);">생성형 AI의 폭발적인 성장으로 메모리 가격이 천정부지로 치솟았고, 구글은 이러한 추세의 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 따라서 구글이 메모리 사용량이 적은 로컬 AI 모델을 제공하는 것은 당연한 수순입니다. 구글은 올해 초 출시된 Gemma 4 제품군의 공백을 메우는 새로운 Gemma 4 모델을 발표했습니다. 이 새로운 모델은 효율성이 뛰어나 일반적인 소비자용 노트북에서도 실행할 수 있을 것으로 예상됩니다.

지난 4월, 구글은 Gemma 4 제품군의 네 가지 모델을 출시하며 더욱 개방적인 Apache 2.0 라이선스로 전환했습니다. 초기 모델에는 모바일 최적화 옵션 두 가지(E2B 및 E4B)와 고성능 작업용 모델 두 가지(26B Mixture of Experts 및 31B Dense)가 포함되었습니다. 이로 인해 중간 성능의 모델이 부족했는데, 바로 이 부분을 새로운 모델이 채웠습니다.

Gemma 4 12B는 모바일 버전보다 훨씬 강력한 성능을 제공하지만, 로컬에서 실행하는 데 2만 달러짜리 AI 가속기가 필요하지 않습니다. 구글은 Gemma 4 12B가 품질 저하 없이 많은 일반 소비자용 노트북에서 실행될 수 있다는 점에서 독특하다고 밝혔습니다. 시스템 RAM 또는 VRAM이 16GB 이상인 컴퓨터라면 120억 개의 파라미터를 가진 모델도 문제없이 작동합니다. 이는 Gemma 4 26B MoE의 전체 메모리 사용량의 절반 정도에 불과하지만, 구글은 벤치마크 결과에서 볼 때 새로운 모델이 거의 동등한 성능을 제공한다고 주장합니다. <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/04/95bdecff9609ecbd7b7644df99ce85bc.png" alt="퀘이사존">

구글에 따르면 새로운 모델은 기존에는 더 큰 Gemma 변형 모델에서만 가능했던 복잡한 다단계 추론 및 에이전트 워크플로를 처리할 수 있습니다. 파라미터 수는 줄었지만, Gemma 4 12B에는 새롭게 개발된 다중 토큰 예측(MTP) 드래프터가 탑재되어 있습니다. 이 드래프터는 사용되지 않는 처리 사이클을 활용하여 미래의 토큰을 예측함으로써 속도와 효율성을 향상시킵니다. 구글은 다른 Gemma 4 모델에도 MTP 옵션을 제공했지만, MTP가 기본으로 탑재된 모델은 Gemma 4 12B가 처음입니다.

Gemma 4 12B는 새로운 멀티모달리티 접근 방식 덕분에 효율성이 더욱 향상되었습니다. Gemma 4 제품군은 기본적으로 멀티모달을 지원하며 텍스트, 오디오, 이미지를 입력으로 받습니다. 다른 Gemma 4 변형 모델을 포함한 대부분의 gen AI 모델은 텍스트 이외의 입력을 처리하고 해당 데이터를 LLM(Layered Load Module)으로 전달하기 위해 전용 인코더를 사용합니다. 이 방식도 충분히 작동하지만, 지연 시간과 메모리 사용량이 증가합니다.

새로운 중간급 모델에서 Google은 단일 행렬 곱셈과 위치 임베딩을 특징으로 하는 간소화된 비전 임베딩 모듈을 구현하여 데이터가 적절한 공간 인식을 유지한 채 LLM으로 전달될 수 있도록 했습니다. 이로써 부피가 큰 중간 인코더가 필요 없어졌습니다. 오디오의 경우 인코딩이 전혀 필요하지 않습니다. 개발자들은 원시 오디오 신호를 텍스트 토큰에 사용되는 것과 동일한 벡터로 변환하는 방법을 개발했습니다. <iframe allowfullscreen="" frameborder="0" src="//www.youtube.com/embed/Q5a7dAREbXM" width="800" height="450" class="note-video-clip"></iframe>

새로운 Gemma 4 모델은 LM Studio, Google AI Edge Gallery 등의 도구를 통해 다운로드 없이 바로 사용해 볼 수 있습니다. 하지만 Gemma 4 12B의 핵심 아이디어는 로컬 환경에서 원하는 조건으로 실행할 수 있다는 것입니다. RAM 용량만 충분하다면 Kaggle과 Hugging Face에서 모델 가중치를 바로 다운로드할 수 있습니다. 필요한 RAM 용량은 약 18GB입니다.</td></tr></tbody></table></div> ※ 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 것으로, 퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.

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퀘이사존

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11-08

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