16 GB RAM 노트북에 가장 적합한 로컬 LLM은 무엇입니까? (2026)
빠른 답변
독립 GPU가 없는 16 GB RAM 노트북에서는 Qwen3.5 9B(Q4, 다운로드 약 7 GB)가 최고의 범용 모델이고, Gemma 4 12B(약 8 GB)는 여전히 들어가는 가장 강력한 모델이지만 더 느립니다. 저사양 기기에는 Qwen3.5 4B(약 3.5 GB)나 Phi-4-mini(약 2.5 GB)가 적합합니다. Qwen3 8B와 Gemma 3 12B도 계속 동작하지만 더 새로운 후속 모델이 있습니다. 속도는 추정치로, 9B 모델은 CPU에서 약 6–12 tok/s이고 Apple Silicon에서는 약 1.5–2배입니다. 32 GB면 26–27B 모델도 선택지가 됩니다.
- ▸Qwen3.5 9B(Q4): 약 7 GB, CPU에서 추정 ~6–12 tok/s — 16 GB 최고의 범용 모델
- ▸Gemma 4 12B(Q4): 약 8 GB, 추정 ~5–8 tok/s — 16 GB에 들어가는 가장 강력한 모델
- ▸Qwen3.5 4B(약 3.5 GB) 또는 Phi-4-mini(약 2.5 GB): 8 GB 또는 저사양 기기용
- ▸Apple Silicon: 통합 메모리로 추정 1.5–2배 빠름; 32 GB RAM이면 26–27B 모델 가능
Qwen3.5 9B — 16 GB 노트북의 최선택
독립 GPU가 없는 16 GB RAM 노트북에서 4비트 양자화된 Qwen3.5 9B는 최고의 범용 로컬 LLM입니다. Ollama의 다운로드 크기는 6.6–7.6 GB로, 운영체제와 다른 애플리케이션에 약 8–9 GB가 남습니다. 텍스트와 이미지를 입력받으며 네이티브 컨텍스트 창은 256K 토큰입니다. 16 GB에서는 컨텍스트 캐시 때문에 스왑이 발생하지 않도록 컨텍스트를 8K–16K 토큰으로 설정하십시오.
ollama run qwen3.5:9b로 실행하고, Gemma 4 12B는 ollama run gemma4:12b로 실행합니다. 아래 표는 16 GB 노트북에서 고려할 만한 모델입니다. 속도는 추정치이며 PromptQuorum의 실측값이 아닙니다. CPU 토큰 속도는 대략 메모리 대역폭을 모델 파일 크기로 나눈 값이며, 듀얼 채널 노트북 메모리는 약 50–90 GB/s를 제공합니다.
| 모델 | 다운로드 (Q4) | 속도 (최적 용도) |
|---|---|---|
| Qwen3.5 9B | 6.6–7.6 GB | ~6–12 tok/s — 최고의 범용 |
| Gemma 4 12B | ~8 GB | ~5–8 tok/s — 들어가는 최강 |
| Qwen3.5 4B | 3.3–4.0 GB | ~12–20 tok/s — 8 GB / 약한 CPU |
| Phi-4-mini | ~2.5 GB | ~15–25 tok/s — 속도 우선 |
| Qwen3 8B | ~5.2 GB | ~8–15 tok/s — 구형이지만 견고 |
RAM과 VRAM의 차이 — 중요한 이유
독립 GPU가 없는 노트북에서는 RAM과 VRAM이 같은 풀입니다. CPU가 모델 가중치를 시스템 RAM에서 직접 읽으므로, 16 GB RAM은 모델, 운영체제, 컨텍스트 캐시가 함께 쓰는 16 GB입니다. 6 GB 독립 GPU(예: RTX 4050 Laptop)가 있는 노트북은 VRAM 한도가 고정되어 있어 8 GB 모델이 전부 들어가지 않으며, 런타임이 GPU와 CPU로 나누어 실행하므로 GPU에 모두 올릴 때보다 느립니다.
Apple Silicon은 다른 경우입니다. Apple 노트북에서는 RAM이 통합되어 CPU와 GPU가 같은 물리 메모리를 높은 대역폭으로 공유합니다(기본형 M2/M3는 약 100 GB/s, M4는 120 GB/s). 생성 속도는 메모리 대역폭을 따르므로, 16 GB M 시리즈 MacBook은 같은 RAM의 일반적인 x86 노트북보다 같은 모델을 대개 약 1.5–2배 빠르게 실행합니다. 16 GB Intel/AMD 노트북과 16 GB Apple Silicon 노트북 중에서는 로컬 추론에 Apple Silicon이 더 빠릅니다.
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