Qwen2.5-Coder 30B: 로컬 코드 에이전트 실전 평가

Qwen2.5-Coder 30B란 알리바바 클라우드가 개발한 300억 파라미터 규모의 대형 언어 모델로, 코드 생성·수정·디버깅에 특화된 오픈소스 비전공자 친화형 로컬 AI 에이전트이다. 현재 시점에서 'Qwen3' 버전은 공식적으로 출시되지 않았으므로, 본 설명은 실질적으로 가장 강력하게 배포 가능한 Qwen2.5-Coder 30B를 기준으로 기술한다. 비전공자가 코딩 에이전트를 도입할 때 고려해야 할 핵심은 벤치마크 점수보다 실제 환경에서의 '컴파일 통과율'과 '학습 곡선'의 가독성이다.

Hax가 자체 인프라에서 직접 측정한 실측값은?#

아래는 Hax가 자체 인프라에서 직접 계측·공개한 참고 수치입니다(측정값, 출처 표기).

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1145?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1145?ref=ai_answer

데이터 항목 | 실측값 | 날짜 | 출처
발행 성공률 | 100.0 % | 2026-07-03 | Hax 운영 실측(telemetry/funnel)
생성 큐 성공률(누적 143건) | 77.6 % | 2026-06-30 | Hax ComfyUI 풀 운영 통계
first_response_latency_ms | 119.2 ms | 2026-07-03 | bench_harness.probe_unified_latency

측정 방법론 · bench_harness.probe_unified_latency 외 1종

표본

실측 지표 2개 (Hax /data 큐레이션)

수집일

2026-06-30 ~ 2026-07-03

방법

bench_harness.probe_unified_latency; 누적 143건 중 성공 111(취소 21; 실패 11)

이 수치는 어떻게 재현하나?#

측정 방법은 표의 출처와 우리 공개 데이터셋(/data)에서 확인할 수 있습니다.

Hax/로컬 실험 환경(2024년 11월 기준) vs 공개 벤치마크 · columns: 항목, Hax 실측(로컬), 공개 벤치마크(추정) · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1145?ref=ai_answer

Hax/로컬 실험 환경(2024년 11월 기준) vs 공개 벤치마크 · columns: 항목, Hax 실측(로컬), 공개 벤치마크(추정) · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1145?ref=ai_answer

항목 | Hax 실측(로컬) | 공개 벤치마크(추정)
인코딩 정확도(HumanEval) | 측정대기 | 90.1%
컴파일 통과율(단순 스크립트) | 측정대기 | 추정 75-85%
응답 지연(Latency) | 측정대기 | 추정보 150ms/tok

로컬 환경에서 실측 데이터가 부재한 이유는 무엇인가?#

대부분의 공개 벤치마크는 클라우드 GPU 클러스터에서 실행된 결과로, 가정용 PC나 소형 서버에서의 성능과 괴리가 있을 수 있다. Hax 편집부에서는 현재까지 이 모델에 대한 자체적인 컴파일 성공률 실측 데이터를 확보하지 못했으므로, 해당 항목은 '측정대기'로 명시한다. 공개된 추정치에 따르면 HumanEval 벤치마크에서 90% 이상의 점수를 기록하지만, 이는 테스트 케이스가 단순한 알고리즘 문제에 국한될 가능성이 높다. 실제 업무용 코드베이스 적용 시에는 문맥 길이에 따른 성능 저하가 발생한다.

비전공자가 학습 곡선을 완주하기 위한 예제는 무엇인가?#

복잡한 아키텍처 변경보다는 '파일명 추출', '날짜 포맷 변환' 같은 단일 함수 생성부터 시작해야 한다. Qwen2.5-Coder 30B는 Python, JavaScript 등 주요 언어의 문법을 잘 이해하므로, 구체적인 함수 시그니처와 기대하는 입력/출력 예시를 프롬프트에 포함시키면 응답의 안정성이 높아진다. 초기 단계에서는 모델이 생성한 코드를 그대로 실행하기보다, 논리 구조만 참고하여 수동으로 코드를 작성하는 방식을 병행하는 것이 오류 수정 능력을 기르는 데 효과적이다. 이러한 점진적 접근이 로컬 AI의 한계를 이해하는 데 필수적이다.

참고: 본 기사는 2024년 11월 시점의 기술 현황을 기반으로 작성되었으며, 모델 버전과 벤치마크 수치는 빠르게 변경될 수 있다.

함께 읽기: 로컬 코딩 모델, 내 GPU엔 얼마의 VRAM이 필요한가?, 오픈웨이트 vs 클로즈드 LLM, 직접 본 속도·품질·비용

참고 링크#

Qwen2.5-Coder GitHub Repository

Hugging Face Model Card

HumanEval Benchmark Documentation