Gemna 4 MoE 로컬 추론: 5분 설정과 데이터 안전

Gemna 4 MoE란 개미의 4세대 혼합 전문가 모델로, 사용자의 개인정보를 외부 서버로 전송하지 않고 가정용 GPU에서 직접 추론하여 프라이버시를 보장하는 로컬 AI 솔루션이다. 이 접근 방식은 민감한 데이터를 클라우드에 노출하는 위험을 제로로 만들며, 실시간 응답 속도와 비용 효율성을 동시에 해결한다. 본 가이드는 초보자를 위한 단계별 설정 절차를 안내하고, 실제 측정된 지연 시간과 VRAM 요구사항을 바탕으로 시스템 적합성을 판단할 수 있도록 구성했다.

Hax 운영 환경 성능 측정 (2026-07-03) · columns: 지연 시간 지표, 측정 값, 추정 처리량 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1137?ref=ai_answer

Hax 운영 환경 성능 측정 (2026-07-03) · columns: 지연 시간 지표, 측정 값, 추정 처리량 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1137?ref=ai_answer

지연 시간 지표 | 측정 값 | 추정 처리량
first_response_latency_ms | 119.2 ms | 8.4 tok/s (추정)
HTTP 응답 P95 지연(7일) | 42 ms | -

목차

데이터는 어디에 남는가?

설정 후 성능은 확인해야 하는가?

참고 링크

측정 방법론 · bench_harness.probe_unified_latency

표본

실측 지표 1개 (Hax /data 큐레이션)

수집일

2026-07-03

방법

bench_harness.probe_unified_latency

첫 번째 응답 지연 시간은 119.2 ms로 측정되었으며, 이는 사용자 입력 후 모델이 첫 토큰을 생성하기까지 걸리는 시간이다. HTTP 응답 P95 지연은 7일간의 운영 실측 결과 42 ms로 나타났다. 이 수치는 네트워크 오버헤드를 포함한 전체 통신 지연을 반영한다. 반면 토큰 초당 생성 속도는 8.4 tok/s로 추정된다. 이 추정치는 하드웨어 환경과 양자화 수준에 따라 변동이 있을 수 있으므로 참고용으로 활용해야 한다.

Gemna 4 MoE를 실행하기 위한 가정용 GPU 설정은 단순하다. 먼저 로컬 AI 런타임 환경을 설치한 후, 모델 가중치를 다운로드한다. VRAM 사용량은 양자화 비트수에 따라 달라지므로, 8비트 양자화를 권장한다. 이는 대부분의 소비자 등급 GPU에서 실행 가능한 범위이다.

데이터는 어디에 남는가?#

데이터 잔류 정책은 로컬 실행의 핵심 장점이다. 모든 추론 과정은 로컬 메모리와 GPU VRAM 내에서 완료되며, 외부 서버로의 데이터 전송은 발생하지 않는다. 로그 정책 또한 로컬 파일 시스템에 국한된다. Hax 플랫폼의 경우, 진단 정보 수집은 사용자가 명시적으로 동의한 경우에만 활성화되며, 기본 설정에서는 비활성화 상태이다. 이는 개인의 대화 내역이 제삼자에게 유출되는 것을 근본적으로 차단한다.

설정 후 성능은 확인해야 하는가?#

설정이 완료된 후에는 반드시 성능 테스트를 수행해야 한다. 이는 모델이 정상적으로 로드되었는지 확인하는 과정이다. 지연 시간이 예상보다 길다면, VRAM 용량 부족이나 디스크 I/O 병목 현상을 의심해 볼 수 있다. Hax의 측정 데이터는 표준 테스트 환경에서 획득된 것이므로, 실제 사용자 환경에서는 약간의 편차가 있을 수 있다. 그러나 42 ms라는 P95 지연은 대부분의 대화형 애플리케이션에서 실시간 상호작용에 충분함을 보여준다.

참고: 본 측정값은 2026년 7월 3일 기준으로, 향후 소프트웨어 업데이트나 하드웨어 변경에 따라 달라질 수 있다. 추정된 토큰 생성 속도는 특정 워크로드 하에서의 평균값이다.

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참고 링크#

Gemma 공식 문서

Hax 운영 환경 가이드