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Blender 그레이박스 영상으로 MiniMax H3의 카메라를 지시하면 무엇이 전달되나
카메라 움직임만 담은 Blender 프리비즈를 H3 Ref2VA의 참조 영상으로 넣고, 참조 영상을 뺀 대조군과 시드 3개로 비교했습니다. 타임코드는 프롬프트가, 프레이밍과 주시의 안정성은 참조 영상이 만들었고, 좌우 궤도는 전달되지 않았습니다.
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llama-server 스트리밍에서 이모지 토큰 ID가 빠지는 이유
llama-server의 /completion을 stream과 return_tokens로 쓰면, 한 글자가 여러 토큰으로 나뉠 때 본문은 멀쩡해도 원본 토큰 ID 일부가 전달되지 않습니다. 2024년 12월 도입된 코드부터 있던 경로입니다.
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128GB 두 대 비교, M4 Max와 Ryzen AI Max+ 395에서 Qwen3.8과 DeepSeek V4.1
통합 메모리 128GB인 Mac Studio(M4 Max)와 EVO-X2(Ryzen AI Max+ 395)에서 같은 Qwen3.8 가중치를 각 하드웨어 담당자가 고른 대표 설정으로 같은 작업에 돌렸습니다. M4 Max가 prefill 1.9~3.0배, 생성 2.0~3.3배 빨랐습니다.
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3주 뒤 다시 잰 Qwen3.8, llama.cpp 업데이트로 prefill 최대 61% 향상
ROCm 버전을 올려서는 나지 않던 향상이 llama.cpp 코드 업데이트로 나왔습니다. upstream 비교, 실제 문맥 32/64/96K 측정, 128K+vision 검증, HIP와 Vulkan 비교를 정리했습니다.
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자동 제목 요청 뒤 본 대화가 제목처럼 답하던 문제를 추적한 기록
에이전트 클라이언트가 자동 제목을 만든 뒤 본 대화에도 제목 같은 한 줄만 돌아오는 문제였습니다. 템플릿 해시로 프롬프트 문제를 배제하고, 8월과 9월 빌드를 대조해 조건부로 결론을 냈습니다.
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M4 Max에서 DeepSeek V4.1 돌리기, 외장 SSD 읽기 지연을 쫓다가 가중치를 나눠 배치하기까지
외장 SSD 스트리밍 중 한 레이어 읽기가 42초씩 걸리는 현상을 추적했고, 340GiB 모델을 내장 가중치 152GiB와 외장 Engram 189GiB로 나눠 prefill을 26% 끌어올렸습니다.
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340GiB DeepSeek V4.1을 128GB 미니PC에서 SSD 스트리밍으로 돌려 봤습니다
메모리의 2.7배인 모델을 expert SSD 스트리밍으로 돌렸습니다. 커뮤니티 ROCm PR을 EVO-X2에서 직접 빌드해 16K 벤치마크, 32~128K 측정, greedy 반복 출력 진단을 했습니다.
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이미지 조건을 붙여도 MiniMax H3 HIP Sol은 30% 빨랐습니다
텍스트→영상에서만 확인했던 네이티브 HIP Sol을 시작·종료 이미지(FL2VA)와 참조 이미지(R2VA) 입력에서도 측정했습니다. 모든 조건에서 30.2% 줄었고 24회 모두 정상 완료됐습니다.
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영상 업스케일 중 서버가 18분 멈춘 원인은 시스템 RAM이었습니다
96GB GPU를 단 서버가 영상 업스케일 도중 응답하지 않았습니다. 픽셀 업스케일의 RAM 사용량(frames×W×H×scale²×12B)과 WDDM fallback이 겹친 사고의 경위와 조치입니다.
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같은 MiniMax H3를 Ryzen AI Max+ 395와 RTX Pro 6000 Blackwell에서
128GB 통합 메모리 미니PC와 96GB Blackwell 워크스테이션에서 같은 영상 모델을 각각 가속해 봤습니다. 속도 차이와, 한쪽에서 가장 빠른 방법이 다른 쪽에서는 통하지 않았던 점을 정리했습니다.