Google이 최신 AI 모델인 Gemma4에 대해 중요한 수정 사항들을 배포했습니다. 먼저 추론 예산(reasoning budget) 수정이 llama.cpp에 병합되었는데, 이는 사용자들이 자신의 컴퓨터에서 이런 모델들을 실행할 때 사용하는 인기 있는 오픈소스 도구입니다. 더 중요한 것은 Google이 새로운 채팅 템플릿을 출시해서 모델이 도구 호출(tool calling)을 제대로 처리할 수 있도록 수정했다는 점입니다. 즉, 외부 도구와 함수를 올바르게 사용할 수 있게 된 것입니다. 31B와 27B 두 버전 모두 업데이트되었습니다. Gemma4를 로컬에서 실행하거나 이를 이용해 앱을 개발 중이라면, 이런 수정 사항들이 모델을 훨씬 더 안정적으로 만들어줄 것입니다. 특히 단순한 채팅 이상의 작업을 하려고 할 때 효과적입니다.
Microsoft의 TRELLIS.2를 PyTorch MPS를 통해 Apple Silicon에서 실행되도록 포팅했습니다. 원본은 CUDA 전용 컴파일 확장 5개(flex_gemm, flash_attn, o_voxel, cumesh, nvdiffrast)에 의존하는데 Mac에는 대응 버전이 없습니다. 처음부터 대체 백엔드를 작성했습니다: 순수 PyTorch 희소 3D 합성곱(flex_gemm 대체), 공간 해싱을 사용한 Python 메시 추출(o_voxel의 CUDA 해시맵 연산 대체), 희소 Transformer용 SDPA 어텐션(flash_attn 대체), GPU 가속 삼선형 보간(cumesh와 nvdiffrast 대체)입니다.
마이크로소프트의 TRELLIS.2(40억 파라미터 이미지-3D 모델)를 PyTorch MPS를 통해 Apple Silicon에서 네이티브로 실행하도록 포팅했습니다. 원본은 CUDA, flash_attn, nvdiffrast, 커스텀 희소 합성곱 커널이 필요한데 Mac에서는 작동하지 않습니다. CUDA 특화 연산을 순수 PyTorch 대안으로 교체했습니다. 구체적으로는 gather-scatter 희소 3D 합성곱, 희소 Transformer용 SDPA 어텐션, CUDA 해시맵 연산을 대체하는 Python 기반 메시 추출입니다. 총 9개 파일에서 수백 줄의 변경사항이 있습니다.
M5 Pro 머신에 24GB 메모리를 갖춘 사용자가 Ollama를 통해 Qwen 3.6 대형언어모델(LLM)을 실행하려고 합니다. Q4 양자화(4비트 양자화) 버전을 사용해야 할지 확실하지 않고, 적절한 Q3 양자화 솔루션을 찾지 못했습니다. 자신의 하드웨어에서 부드럽게 작동하면서도 모델 품질을 과도하게 손상시키지 않는 버전에 대한 추천을 찾고 있습니다.