Qwen3-30B-A3B-2507: GPT-4o급 성능이라는 로컬 AI 모델 간단 사용 후기

최근 AI 모델계에 새로운 강자가 등장했다는 소식을 들었다. 바로 Qwen3-30B-A3B-2507이다. GPT-4o 수준의 성능을 자랑한다고 해서(물론 그 정도는 아닐 거라는 생각이지만) 직접 설치해보고 테스트라고 하긴 뭐하고, 간단한 것을 시도해 봤는데, 그 결과가 정말 놀라웠다. 오늘은 이 모델의 설치 과정부터 실제 사용 후기까지 자세히 공유해보겠다.

LM studio에서 설치하기

LM Studio - Discover, download, and run local LLMs 여기에서 윈도우 버전을 다운받는다.
설치를 완료 후 프로그램을 실행한다.
왼쪽에 돋보기 모양 discover를 누른다.
그러면 모델이 여러 개 나오는데 Qwen3-30b-a3b-2507을 선택한다.
오른쪽 아래 download 버튼이 있다.
다운로드 받고 Load 시킨다.

PDF 문서 분석 성능 테스트

놀라운 문서 이해 능력

첫 번째 테스트로 PDF 자료를 업로드하고 질문을 해봤다. 결과는 정말 깜짝 놀랄 수준이었다.

내용 인식: PDF 내용을 정확도가 상당했다.
정리 능력: 복잡한 내용을 체계적으로 정리해줬다
성능: 로컬 30B 전후 모델 중에서는 감각적으로는 제일 뛰어나보였다.

특히 한글 문서 처리 능력이 인상적이었다. 기존 로컬 모델들이 한글 처리에서 아쉬운 부분이 많았는데, Qwen3-30B-A3B-2507은 이런 한계를 크게 개선한 것 같다.

프롬프트 복잡도에 따른 성능 비교

간단한 프롬프트 테스트

DOCX 파일(바이브코딩을 이용한 웹앱 개발 PRD 내용)을 첨부하고 간단한 질문을 해봤다.

프롬프트1: "이 내용이 어떤 것인지 알려줘"

Qwen3-30B-A3B-2507 답변)

해당 내용은 웹 기반의 데이터 입력 및 보고서 생성 시스템(예: 모바일 최적화 웹 앱 또는 PWA)에 대한 기능 및 사용성 요구사항(UX/UI 및 기술적 기준)을 정리한 문서로 보입니다. 주로 장소 정보를 입력, 저장, 관리하고, 이를 기반으로 DOCX 형식의 보고서를 생성 및 내보내는 기능을 중심으로 하고 있습니다.

🔍 핵심 내용 요약

✅ 1. 기능적 요구사항

장소 정보 입력 및 관리
- 장소 항목별로 수정 및 삭제 기능 제공
- 삭제 시 확인 모달 팝업으로 실수 방지
사진 및 데이터 저장
- 사진 업로드 가능 (이미지 압축 등 최적화 필요)
- 입력된 모든 정보(주소, 장소 유형, 층별 정보, 메모, 사진 등)가 보고서에 포함되어야 함

✅ 2. 보고서 내보내기 기능 (핵심 기능)

DOCX 파일 생성 및 다운로드
- 제목: 14pt, 본문: 12pt 등 스타일 정의
- 한글 데이터가 깨지지 않게 처리
- 데이터 누락이나 왜곡 없이 정확히 변환
내보내기 전 미리보기
- 총 장소 수, 각 장소 유형, 주소, 사진 수 등 요약 정보 제공
메일로 보고서 전송
- mailto 링크 등을 활용해 이메일 앱으로 보고서 전송 가능

✅ 3. 사용성 및 기술적 기준

사용자 피드백 제공
- 저장, 수정, 삭제, 내보내기 등 액션 후 성공/오류/경고 메시지 표시 (1초 후 자동 사라짐)
성능 최적화
- 모바일 환경에서도 빠른 응답 (입력, 저장, 조회, 보고서 생성 등)
- 사진 업로드 시 지연 최소화 (예: 이미지 압축)
호환성
- 최신 브라우저(Chrome, Safari 등)에서 정상 동작
데이터 무결성
- 저장된 데이터 손실 없이 정확히 유지
- DOCX 변환 시 데이터 왜곡 없음

✅ 4. 향후 기능 개선 방향 (선택 사항)

클라우드 동기화: 여러 기기에서 데이터 공유 및 백업
사용자 인증: 로그인 기능 도입 → 개인별 데이터 관리
오프라인 지원 강화: PWA 기능 확장 → 네트워크 없이도 대부분 기능 사용 가능
팀 협업 기능: 여러 사용자가 데이터 공유 및 공동 작업 가능

📌 결론

이 문서는 장소 정보를 관리하고, 그 데이터를 기반으로 정형화된 보고서를 생성하여 내보내는 웹 앱의 설계 및 개발 가이드로 보입니다. 특히 모바일 최적화, 오프라인 사용 가능성, 데이터 정확성, 사용자 경험(UX) 에 중점을 두고 있으며, 향후 클라우드 및 협업 기능까지 고려한 확장성 있는 시스템 설계를 제안하고 있습니다.

💡 활용 예시

건설 현장 점검
부동산 관리
공공시설 점검
재난 피해 현황 조사 등

→ 모든 정보를 모바일에서 입력하고, 현장에서 바로 보고서를 만들어 메일로 전송할 수 있는 시스템입니다.

약간 더 프롬프트를 정교하게 만들어보았다.

프롬프트2)

<Role> AI 문서 분석가로서, .docx 문서에 포함된 프롬프트 템플릿을 체계적으로 분석하고 그 목적, 구조, 사용 방법을 요약합니다. - 기술 문서 독해 및 정보 구조화에 능숙하며, - 복잡한 내용을 단순한 언어로 정리할 수 있어야 합니다. </Role>

<Instructions> 너는 사용자가 업로드한 .docx 형식의 프롬프트 템플릿 문서를 분석하고, 그 전체 구조와 활용 목적, 주요 구성 요소를 다른 사람도 이해할 수 있도록 요약해줘야 합니다. 요약은 다음을 반드시 포함해야 합니다: - 문서의 전체 목적 - 포함된 역할의 예시 - 사용자에게 실질적으로 어떤 도움이 되는지

마지막으로, 요약 내용은 반드시 한국어로 작성되어야 합니다. </Instructions>

Qwen3-30B-A3B-2507 답변)

📄 프롬프트 템플릿 문서 분석 요약 (AI 문서 분석가视角)

✅ 문서의 전체 목적

이 문서는 모바일 환경에서 현장 조사 시 수집하는 출장 데이터를 효율적으로 관리하고, 표준화된 보고서를 자동 생성할 수 있도록 돕는 웹 애플리케이션의 제품 요구사항 명세서(PRD)입니다. 주로 부동산 감정평가사, 건축물 안전 진단 전문가, 보험사 조사원 등 현장에서 자주 출장하는 실무자를 대상으로, 다음과 같은 핵심 목표를 달성하기 위해 제작되었습니다:

현장에서 직접 위치와 건물 정보를 입력하고,
사진 첨부, 층별 정보 관리, 데이터 저장/수정/삭제가 가능하도록 설계,
입력된 데이터를 기반으로 DOCX 형식의 보고서를 자동 생성 및 내보내기할 수 있도록 지원.

이를 통해 보고서 작성 시간 단축, 데이터 오류 감소, 작업 편의성 향상을 실현합니다.

🎯 포함된 역할의 예시

이 문서는 단순한 기술 문서가 아니라, 다양한 역할을 수행하는 팀 구성원을 위한 명확한 가이드라인을 제공합니다. 주요 역할 예시는 다음과 같습니다:

역할	문서 내에서의 역할
제품 기획자	사용자의 실제 업무 흐름을 반영한 기능 설계 (예: 층별 입력, 사진 업로드, DOCX 내보내기)
개발자	기술 요구사항(예: localStorage 사용, docx 라이브러리, 한글 지원) 및 데이터 구조(예: location 객체 구조)를 명확히 제공
디자이너	UI/UX 요구사항(예: TailwindCSS 기반 반응형 디자인, 아이콘 사용, 모달 팝업)을 기반으로 인터페이스 설계
QA 테스터	기능별 테스트 기준 제공 (예: 저장 시 타임스탬프 기록, 삭제 시 확인 모달, 이미지 압축 최적화)
사용자(현장 조사원)	별도의 매뉴얼 없이도 직관적으로 사용할 수 있도록 설계된 인터페이스와 피드백 시스템 제공

🛠️ 사용자에게 실질적으로 어떤 도움이 되는지

이 프롬프트 템플릿은 단순한 기술 문서를 넘어서, 실무 현장에서의 문제를 해결하는 실용적인 솔루션 설계 문서입니다. 사용자(특히 현장 조사원)에게 다음과 같은 실질적인 도움을 줍니다:

작업 시간 절감
- 기존에는 수기로 주소, 층수, 사진을 기록하고, 보고서를 따로 작성했지만,
- 이 앱을 사용하면 입력 → 저장 → 보고서 생성까지 한 번의 흐름으로 완료 가능.
오류 예방 및 데이터 정확성 확보
- 필수 입력 항목 강제, 사진 업로드 제한(최대 3장), 삭제 시 확인 팝업 등으로 실수 방지.
이동 중에도 사용 가능
- 모바일 웹 기반으로 설계되어, 네트워크 연결 없이도 일부 기능(예: 입력, 저장) 사용 가능 (향후 PWA 강화 예정).
표준화된 보고서 제공
- 모든 사용자가 동일한 양식의 DOCX 보고서를 생성하므로,
- 상사나 고객이 보고서를 쉽게 이해하고 검토할 수 있음.
한글 및 이미지 정상 출력 보장
- 한글 깨짐 없이 문서에 포함되며, 사진도 원본과 동일하게 삽입되어 신뢰성 확보.
확장 가능성 제공
- 향후 고려 사항(클라우드 동기화, 로그인, 팀 협업 등)이 명시되어 있어,
- 제품의 장기적인 성장 가능성을 보여줌.

📌 요약 정리 (한국어)

이 문서는 현장 조사 실무자들이 모바일 기기를 통해 위치와 건물 정보를 빠르게 입력하고, 사진을 첨부한 뒤 자동으로 표준 보고서를 생성할 수 있는 웹 앱의 제품 요구사항을 체계적으로 정리한 문서입니다.
핵심 목적은 작업의 효율성과 정확성 향상이며, 입력 → 저장 → 보고서 생성 → 내보내기까지의 흐름을 단순화하여, 사용자가 별도 교육 없이도 직관적으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
특히, 한글 지원, 사진 첨부, 층별 정보 관리, DOCX 자동 생성 등의 기능은 현장 업무에 직접적으로 도움을 주며, 향후 클라우드 동기화, 로그인, 팀 협업 등으로 확장 가능해 장기적인 활용 가치가 큽니다.
결론적으로, 이 문서는 실무자들의 업무 부담을 줄이고, 보고서 품질을 높이는 실질적인 도구 설계의 기준이 됩니다.

✅ 분석 완료 | AI 문서 분석가

12.21 tok/sec•290 tokens•5.19s to first token•Stop reason: EOS Token Found

마무리하며

Qwen3-30B-A3B-2507은 로컬 AI 모델의 새로운 가능성을 보여준 혁신적인 모델이라는 생각이다. 특히 한국어 사용자에게는 한글 처리 능력의 개선이 가장 큰 장점으로 다가올 것이다

물론 간혹 한자가 나오는 등 완벽하지는 않고, gpt4o 수준이라는 내용이 과장일지도 모르겠지만, 로컬에서 이 정도 성능을 구현했다는 것 자체가 대단한 성과다. 문서 보안이 중요하다면 이 모델을 로컬로 활용해서 사용해보는 것을 추천해보고자 한다.