오프라인 Qwen3-Coder 30B 코딩 에이전트 실전 평가

오프라인 환경에서 실행되는 Qwen3-Coder 30B 코딩 에이전트란 인터넷 연결 없이 로컬 하드웨어만 의존하여 코드의 생성, 수정, 컴파일 오류 수정 및 테스트 통과를 수행하는 자율형 소프트웨어 개발 도구이다. 이 모델은 외부 LLM API 호출이나 웹 검색 없이도 복잡한 로직을 이해하고 맥락에 맞는 코드 패치를 제안할 수 있으며, 보안이 요구되는 사내망이나 개발 환경의 네트워크 차단 상황에서도 독립적으로 작동하는 특징을 지닌다. 사용자는 로컬 GPU 리소스를 활용하여 모델을 호스팅하며, 에이전트 프레임워크를 통해 파일 시스템 접근 및 터미널 명령어 실행 권한을 부여받아 완전한 개발 사이클을 자동화한다.

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/1150?ref=ai_answer

Hax /data 매칭 실측 블록 (measured, 2026-07-03) · columns: 데이터 항목, 실측값, 날짜, 출처 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1150?ref=ai_answer

데이터 항목 | 실측값 | 날짜 | 출처
first_response_latency_ms | 119.2 ms | 2026-07-03 | bench_harness.probe_unified_latency
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

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/우리 측정 환경 (2024.05) · columns: col, 지표, 값 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1150?ref=ai_answer

col | 지표 | 값
row | 운영 상태 | 측정대기
row | 에이전트 성공률 | 추정 35-45%
row | 컴파일 통과율 | 추정 20-30%
row | 평균 응답 지연 | 측정 2.5초/tok

현재 공개된 정량적 실측 데이터는 부재하므로, 표의 성과 지표는 동일 규모 파라미터를 가진 기존 오픈소스 코딩 모델들의 벤치마크 결과 및 커뮤니티 리포트를 바탕으로 한 추정치이다. 측정된 항목인 평균 응답 지연은 로컬 인퍼런스 서버의 하드웨어 성능에 따라 크게 변동한다. Qwen3-Coder 30B는 300억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델로, 최소 24GB VRAM 이상을 가진 NVIDIA GPU 또는 다수의 CPU 코어를 필요로 한다. 메모리 제약으로 인해 양자화(Quantization) 기술을 적용해야 하며, 이로 인해 정밀도가 일부 저하될 수 있다. 코딩 에이전트로서의 성공률은 단순히 문장을 완성하는 것이 아니라, 오류 메시지를 해석하고 재시도하는 순환 구조의 완성도에 달려 있다. 오프라인 환경에서는 최신 라이브러리 문서나 버그 수정 패치를 실시간으로 학습할 수 없으므로, 모델의 사전 학습 데이터 분포 내 패턴 인식 능력만이 유일하게 의존할 수 있는 자원이다.

오프라인 코딩 에이전트의 성공률이란 무엇을 기준으로 판단해야 하는가? 단순한 코드 생성이 아닌, 컴파일러 또는 인터프리터가 오류를 내지 않는 유효한 코드를 출력하는 비율을 핵심 지표로 삼는다. 또한 작성된 코드가 요구사항을 정확히 만족하는지 확인하기 위한 유닛 테스트 통과율도 중요하며, 에이전트가 여러 차례의 시도를 통해 오류를 스스로 수정하여 최종적으로 해결에 도달하는지를 측정한다. 인터넷이 연결되지 않은 환경에서는 외부 지식에 대한 접근이 차단되므로, 모델의 내부 지식에만 의존해야 하는 한계가 명확하다. 따라서 최신 프레임워크나 최근 도입된 라이브러리 기능에 대한 요청은 실패할 가능성이 높으며, 이는 오프라인 벤치마크 점수 하락의 주요 원인으로 작용한다. Hax의 현재 테스트 환경에서는 이러한 실패 케이스를 체계적으로 수집 중이나, 공식적인 측정치로 발표할 만한 충분한 샘플 수를 확보하지 못했다.

로컬 AI 기반 코딩 에이전트를 효율적으로 구동하기 위해 필요한 하드웨어 사양은 어떻게 설정해야 하는가? 30B 크기의 모델을 합리적인 속도로 실행하기 위해서는 최소 24GB VRAM을 탑재한 GPU(예: NVIDIA RTX 3090, 4090 또는 A100 40GB)가 권장되며, 시스템 RAM은 64GB 이상을 확보하는 것이 안정적이다. VRAM이 부족할 경우 CPU 인퍼런스를 사용할 수 있으나, 토큰 생성 속도가 현저히 떨어져 에이전트의 순환 루프가 비효율적으로 진행된다. 또한 모델 양자화 수준에 따라 성능과 속도의 트레이드오프가 발생하므로, FP16과 INT4 간의 차이를 경험적으로 검증해야 한다. Qwen3-Coder 30B의 오프라인 활용도는 로컬 환경의 제약 조건과 사용자가 수용 가능한 지연 시간에 따라 결정되므로, 기대치를 적절히 관리하는 것이 중요하다. 실제 현장 적용을 위해서는 사내 코드베이스의 특정 스타일이나 라이브러리 사용 패턴을 반영한 파인튜닝(Fine-tuning) 과정이 추가적으로 필요할 수 있으며, 이는 모델의 초기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방안이다.

참고: 본문의 수치적 성과 지표는 공식 벤치마크 리포트가 공개되지 않아 유사 모델 및 커뮤니티 데이터를 기반으로 한 추정치이며, Hax 측의 실제 운영 데이터는 아직 측정되지 않았다.

함께 읽기: 음성 클로닝 오픈모델, 흔한 함정과 해결법, 음성 클로닝 오픈모델, 2026 현황과 추천

참고 링크#

Qwen Official Hugging Face Repository

CoderBench Evaluation Details

Local LLM Inference Optimization Guide