카테고리

8B vs 14B vs 32B 동시 접속 비교 — 어떤 크기가 최적인가

2026-02-22

Treeru

8B는 빠르지만 부족하고, 32B는 좋지만 느리다. 로컬 LLM 서비스를 구축할 때 가장 먼저 부딪히는 질문이 "모델 크기를 어떻게 할 것인가"입니다. 같은 GPU(RTX PRO 6000)에서 Qwen3의 8B, 14B, 32B를 동일 조건으로 돌려 속도, 처리량, 안정성, 품질을 한눈에 비교합니다.

3.0x

8B→32B 속도 차이

1,582

8B 처리량 (tok/s)

3.86점

14B 품질 (1위)

전 구간 에러율

테스트 조건

공통 환경

GPU: NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7)

전력: 350W 제한 (8B/14B) / 600W 기본 (32B)

서빙 엔진: SGLang

모델: Qwen3-8B/14B/32B-AWQ

양자화: AWQ 4bit (awq_marlin)

컨텍스트: 4,096 토큰

테스트 방법

각 모델에 동시 사용자 1~200명을 투입합니다. 사용자마다 2~4턴 멀티턴 대화를 수행하며, max_tokens=500, 읽기 시간 0.3~1초를 포함한 실제 채팅 패턴을 시뮬레이션했습니다. 모든 측정은 non-streaming(전체 응답 완료 후 전달) 기준입니다.

속도 비교: 3배 차이

동시 20명 멀티턴 기준, 8B에서 32B로 갈수록 응답 시간이 정확히 3배씩 늘어납니다. 이 비율은 50명, 100명, 200명에서도 일관적으로 유지됩니다.

동시 20명 멀티턴 채팅 (핵심 비교)

항목	8B-AWQ	14B-AWQ	32B-AWQ
중앙값	3.5초	5.3초	10.4초
P95	4.2초	6.0초	11.5초
처리량	1,582 tok/s	1,049 tok/s	650 tok/s
GPU 온도	43°C	52°C	61°C
사용자 체감	✅ 쾌적	⚠️ 좀 느림	❌ 답답함
8B 대비	-	1.5x 느림	3.0x 느림

핵심 패턴

모델 크기가 2배 늘어날 때 응답 시간은 약 1.5~2배 증가합니다. 8B→14B는 1.5x, 14B→32B는 2.0x. 이 비율은 동시 접속 수에 관계없이 일정하게 유지됩니다.

처리량 스케일링

동시 사용자가 늘어나면 배칭 효율이 올라가면서 총 처리량(tok/s)도 증가합니다. 하지만 모델이 클수록 처리량 상한선이 낮아집니다.

동시 접속별 응답 시간 (중앙값)

동시 접속	8B	14B	32B
20명	3.5초	5.3초	10.4초
50명	5.4초	-	16.8초
100명	8.6초	-	26.6초
200명	16.9초	-	52.2초

동시 접속별 총 처리량 (tok/s)

동시 접속	8B	14B	32B
20명	1,582	1,049	650
50명	2,590	-	1,122
100명	3,469	-	1,385
200명	3,890	-	1,429

배칭 효율

동시 접속이 20명→200명으로 10배 늘어나도 처리량은 2.5배만 증가합니다(8B 기준 1,582→3,890 tok/s). GPU 연산 자원에는 한계가 있으므로, 동시 접속을 늘린다고 비례해서 처리량이 올라가지는 않습니다. 32B는 200명에서도 1,429 tok/s로, 8B의 20명 처리량(1,582)에도 미치지 못합니다.

GPU 안정성

모델이 클수록 GPU에 가해지는 부하가 커집니다. 8B와 32B의 온도 차이는 극한 200명 기준 13°C, 전력 차이는 74W. 32B를 장기 운영하려면 전력 제한이 필수입니다.

항목	8B (200명)	14B (20명)	32B (200명)	안전 한계
GPU 온도	70°C	52°C	83°C	85°C
GPU 전력	532W	-	606W	~600W TDP
VRAM	82.3GB	-	84.5GB	95.6GB
에러율	0%	0%	0%	-

32B 주의 사항

32B 모델은 200명 극한에서 GPU 온도 83°C, 전력 606W로 안전 한계에 근접합니다. 장시간 운영 시 쓰로틀링이 발생할 수 있어 350W 전력 제한을 권장합니다. 350W 제한 시 200명에서도 61°C로 안정적이며, 성능 손실은 37% 수준입니다.

32B 전력 제한 효과 (600W vs 350W)

동시 접속	600W 응답	350W 응답	성능 저하	600W 온도	350W 온도
20명	10.4초	11.6초	+11%	61°C	47°C
50명	16.8초	18.5초	+10%	74°C	56°C
100명	26.6초	38.0초	+43%	80°C	60°C
200명	52.2초	71.4초	+37%	83°C	61°C

전력 제한 판단 기준

저부하(20~50명)에서는 성능 손실 10~11%로 미미하지만, 고부하(100~200명)에서는 37~43%까지 벌어집니다. 일상 운영(~50명)이라면 350W로 온도를 22°C 낮추는 것이 합리적이고, 피크 이벤트 시에만 450~500W로 올리는 전략을 권장합니다.

품질 vs 속도 트레이드오프

속도만 보면 8B가 압도적이지만, 응답 품질까지 고려하면 이야기가 달라집니다. 동일 60문항 테스트에서 14B는 8B보다 0.48점 높은 종합 점수를 기록했습니다.

항목	8B-AWQ	14B-AWQ	32B-AWQ
종합 품질	3.38점	3.86점 (1위)	미테스트*
환각 방어	2/6	4/6	-
자동화	3.95점	4.66점	-
한국어	3.33점	4.19점	-
단일 속도	208 tok/s	135 tok/s	70 tok/s
동시 20명 응답	3.5초	5.3초	10.4초

* 32B 품질 점수는 별도 60문항 테스트 미실시. 일반적으로 파라미터 수가 많을수록 품질이 높으나, AWQ 양자화 영향이 있어 14B와의 차이는 미확인.

8B: 속도의 왕

208 tok/s, 동시 50명까지 쾌적. 단순 FAQ, 분류, 짧은 안내에 최적. 품질은 3.38로 "쓸만함" 수준.

14B: 최적 균형점

품질 3.86(1위), 속도 135 tok/s. 1.5x 느리지만 품질은 확실히 높음. 스트리밍 적용 시 쾌적하게 서비스 가능.

32B: 품질 프리미엄

가장 높은 품질을 기대할 수 있지만 3.0x 느림. 동시 20명에서 10초. 스트리밍 필수, GPU 2장 권장.

보조 GPU(RTX 5060 Ti)에서의 14B

동시 접속	PRO 6000	5060 Ti	비율
5명	3.9초 ✅	11.2초 ❌	2.9x
10명	4.4초 ✅	15.8초 ❌	3.6x
20명	5.3초 ⚠️	18.8초 ❌	3.5x
처리량 (20명)	1,049 tok/s	326 tok/s	31%

RTX 5060 Ti에서 14B는 동시 5명 이하가 현실적입니다. 하지만 보조 GPU로 활용하면 메인 서버의 부하를 분산하여 전체 처리량을 높일 수 있습니다.

결론: 시나리오별 최적 모델

모든 상황에 최적인 단일 모델은 없습니다. 서비스 특성에 따라 모델을 나눠 쓰는 것이 정답입니다.

사용 시나리오	추천 모델	이유
FAQ / 분류 / 짧은 안내	8B	빠른 응답이 핵심. 품질 요구 낮음.
고객 상담 / 이메일 작성	14B	품질과 속도의 최적 균형. 자동화 4.66점.
보고서 / 복잡한 문서 작성	32B	품질 최우선. 응답 시간 여유 있음.
대량 트래픽 (50명+)	8B	50명에서도 5.4초. 처리량 2,590 tok/s.
소규모 프리미엄 (5~10명)	32B	스트리밍 적용 시 충분히 쾌적.

실전 추천 아키텍처

기본

8B로 대부분의 트래픽 처리 — FAQ, 간단 안내, 분류. 동시 50명까지 쾌적.

주력

14B로 품질이 필요한 상담·이메일·보고서 초안 처리. RAG와 결합하면 즉시 배포 가능.

프리미엄

32B는 복잡한 질문이 라우팅될 때만 사용. 스트리밍(SSE) 필수, 동시 20명 이하로 제한.

스트리밍(SSE) 적용 시

이 글의 모든 수치는 non-streaming(전체 응답 완료 후 전달) 기준입니다. 실제 서비스에서 스트리밍을 적용하면 첫 토큰이 1~2초 이내에 도착하므로, 사용자 체감 대기 시간은 실측 수치보다 훨씬 짧습니다. 특히 14B와 32B는 스트리밍 없이 서비스하기 어렵고, 스트리밍 적용 시 14B는 충분히 쾌적한 체감을 제공합니다.

14B가 최적 균형점이다

8B보다 1.5x 느리지만 품질은 0.48점 높고, 32B보다 2x 빠르면서 GPU 부담은 절반. 스트리밍을 적용하면 동시 20명에서도 쾌적하게 서비스할 수 있습니다.
대부분의 로컬 AI 서비스에서 14B가 정답입니다.