로컬 코딩 보조 모델, 흔한 함정과 해결법

로컬 코딩 보조 모델에서 2026년 가장 흔한 실수는 작업에 안 맞는 모델을 하나로 다 쓰려는 것이다. 로컬 코딩은 이제 세 갈래로 갈렸다: 인라인 자동완성(FIM)·채팅/설명·다중파일 에이전트. 그리고 자동완성이 엉망인 건 십중팔구 모델이 나빠서가 아니라 'FIM(fill-in-the-middle, 중간 채우기) 모델이 아니라서'다 — 채팅 모델은 커서 위치 인라인 완성에 훈련된 적이 없다. 또 하나 핵심: 자동완성과 채팅은 서로 다른 모델을 써야 한다 — 채팅 모델은 자동완성엔 너무 느리고, 자동완성 모델은 채팅엔 너무 작다. 이 글은 로컬 코딩 보조의 고유 함정을 증상 → 원인 → 해결 순으로 수치와 함께 정리한다.

쉽게 말하면: 코딩 보조는 목수의 연장통과 같다. ==끌(자동완성=빠르고 작은 FIM 모델)과 설계 상담(채팅=큰 모델)은 다른 도구다 — 만능 칼 하나로 다 하려 들면 둘 다 어설프다. 게다가 어떤 톱은 중간을 자르는 기능(FIM)이 아예 없어서, 그걸로 인라인 자동완성을 하면 닫는 괄호·다음 함수를 무시==한 코드가 나온다.

자동완성이 왜 엉망인가?

FIM 모델이 아닌 채팅 모델을 쓰기 때문이다. HumanEval은 docstring에서 코드를 '생성'하는 걸 재지만, 자동완성이 실제 쓰는 건 FIM — 파일의 prefix(위 코드)와 suffix(아래 코드)를 둘 다 보고 중간을 채우는 능력이다. FIM이 없으면 이미 선언된 반환 타입·닫는 괄호·다음 함수를 무시한 완성이 나온다. FIM을 네이티브 지원하는 건 Codestral·Qwen 2.5 Coder·DeepSeek Coder·StarCoder2이고, Gemma 4·Llama 4·대부분 범용 모델은 없다(예: Qwen 3.6-27B는 FIM이 없어 자동완성엔 2.5-Coder와 페어링). 'instruct' 변형은 채팅용이라, 자동완성엔 base 변형이 낫다. 배관 함정 하나: FIM은 실행기의 /infill 엔드포인트에 의존하는데, LM Studio는 이걸 지원 안 하고 llama.cpp는 지원한다.

2026 로컬 코딩 보조 — 작업별 모델·도구·설정 (실측 벤치) · columns: 작업, 권장 모델·도구(측정), 대표 함정 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1101?ref=ai_answer

2026 로컬 코딩 보조 — 작업별 모델·도구·설정 (실측 벤치) · columns: 작업, 권장 모델·도구(측정), 대표 함정 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1101?ref=ai_answer

작업 | 권장 모델·도구(측정) | 대표 함정
인라인 자동완성(FIM) | Qwen2.5-Coder 7~32B·Codestral / Continue.dev | 채팅 모델은 FIM 없음 → 엉망
채팅·설명(24GB+) | Qwen 3.6-27B dense / Continue | 자동완성 모델은 채팅엔 너무 작음
다중파일 에이전트 | Devstral 24B·Qwen3-Coder 32B / Aider·Cline | 작은 모델은 계획 못함(32B+ 필요)
8GB·CPU | Qwen3 8B Q4_K_M (5~8 tok/s) | 27B(22GB)를 20GB 미만서 = 1~3 tok/s
코드 양자화 | Q4_K_M (HumanEval 51.8% = AWQ) | 수학·추론은 4bit 오차 누적

왜 느리거나 코드 맥락을 못 보나?

모델이 VRAM보다 크거나, 컨텍스트 기본값이 잘려 있어서다. Qwen 3.6 27B(22GB)를 20GB 미만 여유에서 돌리면 부분 CPU 오프로드로 1~3 tok/s까지 떨어진다 — 자동완성엔 치명적이다. 자동완성은 500ms 제약이 있어(넘으면 다음 글자를 타이핑해 제안이 무용), 체감 랙을 피하려면 30+ tok/s가 필요하다(채팅은 15+면 충분). 잘 튜닝된 RTX 4060/4070 7B는 40~60 tok/s, 4090은 80~120이 정상이니 20 미만이면 설정 문제다. 해결: -ngl로 GPU 레이어 최대화하되 KV 캐시 여유를 남기고(VRAM 80~90%), Chrome 하드웨어 가속이 GPU 메모리를 먹으니 끄라. 컨텍스트도 함정이다 — Ollama num_ctx 기본 2048이라 명시 안 하면 광고와 무관하게 코드 맥락이 조용히 잘린다. 툴콜 채팅은 시스템+툴+파일이 5k를 넘으니 ≥8k로 넉넉히 잡고, @codebase·@file 컨텍스트 프로바이더로 환각을 줄여라(코드베이스 인덱싱은 임베딩 별도).

코드엔 양자화와 모델을 어떻게 고르나?

코드 생성엔 Q4가 놀랍도록 잘 버티지만, 수학·다단계 추론엔 조심하라. 벤치에서 Qwen2.5-32B의 HumanEval Pass@1은 Q4_K_M·AWQ 모두 51.8%로 같고, Q5·Q6로 올려도 표준 벤치의 코드 성능은 거의 안 오른다. 그러나 수학·다단계 추론에선 4bit 오차가 체인을 따라 누적돼, 초반 토큰 하나가 틀리면 빌드가 깨진다 — 추론 무거운 작업은 Q5_K_M/Q6_K로. 모델 선택 원칙: 파라미터 수보다 양자화 헤드룸(15B Q6 > 70B Q3), 그리고 코드 특화 7B가 범용 13B를 함수 생성·버그 수정에서 앞선다. 주의: ='advanced' 동적 양자화가 더 나쁠 수도(한 테스트서 UD-Q4_K_XL 9.7% 편차 vs Q4_K_M 2.1%, 절약은 1GB뿐) — 새 포맷을 맹신 말고 자기 모델로 지표를 봐라. 그리고 레포 이해는 큰 컨텍스트로 해결되지 않는다 — 작은 모델은 오라클 컨텍스트를 줘도 부족하고(1B << 7B), 다중파일 복잡 작업엔 32B급이 크로스파일 맥락을 훨씬 잘 유지한다. 에이전트(툴콜)는 다단계 계획을 유지해야 하니 32B+가 사실상 하한==이다.

그래서 안전한 로컬 코딩 세팅은?

핵심은 작업별로 모델을 나누고, FIM과 컨텍스트를 제대로 맞추는 것이다.

모델 분리: ==자동완성=FIM 모델(Qwen2.5-Coder·Codestral, base 변형)==, 채팅=큰 모델, ==에이전트=32B+==. 하나로 다 하려 하지 마라.

속도·컨텍스트: -ngl 최대 + num_ctx 명시(툴콜 ≥8k), 자동완성은 30+ tok/s·500ms. 27B는 20GB+ 여유에서만. Chrome 가속 끄기.

양자화: 코드는 Q4_K_M로 충분(=AWQ), 수학·추론은 Q5/Q6. 파라미터보다 헤드룸, 코드 특화 소형 우대. 벤치는 프롬프트·평가판에 흔들리니 자기 코드로 A/B 후 고정.

함께 읽기: 로컬 코딩 보조 모델 2026: 직접 돌려보고 고른 현황과 추천, Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기, 2026년에는 무엇을 고를까?

함께 읽기: 로컬 코딩 보조 모델 VRAM·RAM 요구량 실측, 로컬 코딩 보조 모델, 5분 시작 가이드(초보)

참고 링크

Qwen2.5-Coder(기술 리포트·arXiv)

Continue.dev(IDE 로컬 코딩 확장)

Aider(터미널 다중파일 에이전트)

StarCoder2(FIM 지원 코드 모델)

llama.cpp(/infill FIM 엔드포인트)

참고: FIM 지원 여부·레이턴시 목표(30+ tok/s·500ms)·tok/s(7B 40~60·27B 1~3)·양자화(HumanEval 51.8%·편차 2.1 vs 9.7%)·num_ctx(2048) 같은 수치는 2026년 공개·arXiv·커뮤니티 벤치이며 하드웨어·언어·프롬프트·평가판에 따라 달라진다(영구 수치 아님, 벤더 블로그 다수는 상대 비교로). HumanEval·SWE-bench는 프롬프트·샘플링·평가판마다 흔들리니 자기 코드·언어로 검증하라. 모델·도구·엔드포인트는 버전마다 바뀌니(예: /infill 지원 여부) 확인하라. 코딩 모델 관행은 빠르게 바뀌니 분기별로 다시 본다.