개인정보 차단 Qwen3-Coder 30B 5분 퀵스타트

Qwen3-Coder 30B란 알리바바 그룹이 개발한 300억 파라미터 규모 언어 모델로, 코딩 에이전트 역할을 수행하며 로컬 환경에서 구동 시 외부 서버로 코드나 개인정보가 유출되지 않도록 설계된 오픈 소스 인공지능 모델이다. 이 모델의 핵심 가치는 데이터 주권 확보에 있으며, 사용자가 작성한 민감한 비즈니스 로직이나 개인 식별 정보가 클라우드 제공업체의 학습 데이터셋으로 합쳐지는 것을 근본적으로 차단한다. 따라서compile pass rate와 같은 성능 지표를 평가할 때, 인터넷 연결 상태를 완전히 끊은 오프라인 환경에서의 실행 결과가 유일한 신뢰 기준이 된다.

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/1185?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1185?ref=ai_answer

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

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 실험실 환경 (2024년 기준 GPU: NVIDIA RTX 4090 x2, RAM: 128GB) · columns: 모델, 실행 환경, 데이터 유출 여부, 컴파일 성공률 (추정) · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1185?ref=ai_answer

모델 | 실행 환경 | 데이터 유출 여부 | 컴파일 성공률 (추정)
Qwen3-Coder 30B | 로컬 오프라인 | 없음 | 68% (추정)
Qwen3-Coder 30B | 클라우드 API | 있음 | 72% (추정)
Hax 내부 벤치마크 | 로컬 오프라인 | 없음 | 측정대기

참고: 본 비교 데이터는 표준화된 코딩 테스트셋(HumanEval)을 기반으로 한 추정치이며, 실제 사용 환경의 코드 복잡도에 따라 편차가 발생할 수 있다. Hax의 직접 측정값은 아직 수집 중이므로 '측정대기'로 명시한다.

Qwen3-Coder 30B를 5분 안에 로컬에서 구동하는 과정은 단순하다. 먼저 Ollama 또는 llama.cpp와 같은 추론 엔진을 설치한 후, qwen2.5-coder:32b 또는 해당 버전의 태그를 pull한다. 모델 파일은 약 18GB에서 20GB 사이로, NVMe SSD에 충분한 여유 공간이 있는지 확인해야 한다. 모델 로드 후 통합 개발 환경(IDE)에 설치된 Copilot 대안 플러그인(예: Continue, Cline)을 설정하여 로컬 엔드포인트()를 연결한다. 이때 네트워크 인터페이스 설정에서 외부 DNS 조회를 차단하거나, 방화벽 규칙을 통해 포트 아웃바운드 트래픽을 제한하면 데이터 잔류 우려를 물리적으로 해소할 수 있다.

데이터 잔류 및 로그 정책에 대한 판단은 모델 자체의 아키텍처보다는 실행 환경의 설정에 달려 있다. Qwen3-Coder 30B는 자체적으로 로그를 외부로 전송하는 기능이 내장되어 있지 않다. 그러나 사용자가 사용하는 IDE 확장 프로그램이나 추론 서버의 구성 파일에 로깅 옵션이 켜져 있다면, 콘솔 출력이나 디버그 로그가 로컬 디스크에 저장될 수 있다. 이는 '외부 유출'은 아니나, 로컬 환경 내에서의 데이터 관리 문제는 여전히 존재한다. 따라서 시스템 로그 경로를 정기적으로 확인하고, 불필요한 히스토리 파일을 삭제하는 습관이 필요하다. Hax는 이러한 로컬 AI 환경에서 프라이버시가 기술적 구현이자 윤리적 책임이라고 주장한다. 컴파일 성공률이 클라우드보다 낮게 추정되는 이유는 로컬 모델이 최신 라이브러리 업데이트나 프로젝트 전체 컨텍스트를 클라우드 모델만큼 실시간으로 참조하지 못하기 때문이지만, 그 대가로 얻는 데이터의 안전성은 기업 개발자에게 필수적이다. 로컬 실행 시 생성된 모든 텍스트는 사용자의 컴퓨터 하드웨어 내에서만 처리되며, 프로세스 종료 시 RAM에서 소멸된다. 이러한 물리적 단절이 바로 로컬 AI의 가장 강력한 보안 장벽이다. 최종적으로 Qwen3-Coder 30B는 코딩 효율성과 프라이버시 보호 사이에서 균형 잡힌 해결책을 제공하며, 특히 금융이나 의료 분야와 같은 고감도 데이터가 포함된 코드 작성 시 그 가치가 극대화된다. 사용자가 직접 모델을 호스팅함으로써, 데이터의 소유권과 통제권을 완전히 자신의 손에 되찾을 수 있게 되는 것이다.

함께 읽기: Qwen3-Coder 30B 구매 전 체크리스트: 데이터 유출과 성능 검증, 오프라인 Qwen3-Coder 30B 코딩 에이전트 실전 평가

참고 링크#

Hax 공개 실측 데이터셋