로컬 AI 글쓰기 비교: Qwen3.5 9B가 보여준 압도적인 장문 생성력, EXAONE 3.5 8B와의 실전 테스트

https://blog.naver.com/m-hjsoft/224302712255

블로그 생성 프로그램에서 확인된 내용입니다. - 상단링크 설치경로와 설명서

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로컬 PC 에서 직접 구동하는 AI 모델을 활용하면 데이터 프라이버시 보호와 비용 절감 효과를 동시에 누릴 수 있습니다.

하지만 장문 콘텐츠 생성에 있어 모델 간의 성능 격차는 사용자 경험에 큰 영향을 미칩니다.

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저는 블로그 자동화 도구 개발을 위해 기존에 주로 사용하던 EXAONE 3.5 8B 모델과 새롭게 도입한 Qwen3.5 9B 모델을 직접 비교 테스트해 보았습니다.

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단순히 모델 이름만 비교하는 것이 아니라, 실제 블로그 글 생성 시 분량, 구성, 내용의 깊이를 집중적으로 분석했습니다.

이 글을 통해 긴 글을 잘 쓰는 AI 모델이 무엇인지, 그리고 자동화 시스템을 구축할 때 어떤 점을 주의해야 하는지 명확하게 알 수 있기를 바랍니다. 특히 로컬 환경에서 고품질의 콘텐츠를 자동 생성하려는 분들에게 필수적인 정보가 될 것입니다.

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EXAONE 3.5 8B의 장단점과 실제 사용 한계

먼저 기존에 사용해오던 EXAONE 3.5 8B 모델의 성능을 짚어볼까요? 이 모델은 한국어 자연어 처리 능력이 매우 뛰어나다는 평을 받습니다. 일상적인 대화나 짧은 문장 생성에는 아주 훌륭하지만, 블로그 콘텐츠처럼 긴 서론과 본론, 결론이 모두 포함된 글쓰기에서는 다소 아쉬운 점이 있었습니다.

제가 "2,000 자 이상으로 상세하게 작성해 달라"는 지시를 여러 번 입력해 보았습니다. 결과는 항상 기대했던 분량에 도달하지 못했습니다. 모델은 내용을 요약하려는 성향이 강해서 핵심만 간결하게 나열하는 경향이 있었습니다. 물론 내용 자체는 틀리지 않았고 문법 오류도 없었지만, 블로그 독자가 읽을 수 있는 풍성한 이야기감이 부족했습니다. 자동화 도구를 사용하면 몇 번의 수정을 거쳐야 원하는 분량의 글이 나오기 때문에, 단순 자동화라는 목적에는 다소 무리가 있었습니다.

이런 문제를 겪으면서, 한국어뿐만 아니라 복잡한 추론과 긴 문맥을 이해하는 더 강력한 모델이 필요하다는 점을 깨달았습니다. 그래서 최신 Qwen 시리즈 중 로컬 실행 가능한 Qwen3.5 9B 모델을 도입하여 테스트해 보게 되었습니다.

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Qwen3.5 9B 모델의 놀라운 성능 분석

이번에 테스트한 Qwen3.5 9B 모델은 실행 결과로만 보자면 정말 놀랐습니다. 동일한 프롬프트를 입력했을 때 생성된 글의 길이는 무려 2,678 자에 달했습니다. 단순 숫자의 증가가 아니라 내용이 얼마나 탄탄한지 확인해 보시기 바랍니다.

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글의 시작부터 끝까지 흐름이 끊기지 않았습니다.

주제 설명이 매우 상세했고, 관련 예시를 자연스럽게 포함했습니다. 특히 결론 부분에서 얻은 교훈을 정리하는 방식이 매우 완성도 있어 보였습니다. 별도의 추가 지시를 주지 않아도 글의 흐름을 스스로 파악하여 앞뒤 연결을 잘 처리했습니다.

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로컬 AI 글쓰기 비교 에서 가장 중요한 것은 '분량'과 '구성'입니다. Qwen3.5 9B 는 두 가지 면모에서 모두 EXAONE 3.5 8B 를 압도했습니다. 물론 처리 속도나 RAM 점유율 같은 기술적 지표는 다르지만, 콘텐츠 품질 측면에서는 단연 강세를 보였습니다. 특히 추론(Reasoning) 능력이 강화되어 어떤 정보를 먼저 다루어야 할지 독자의 이해도를 고려하는 방식이 느껴졌습니다.

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두 모델의 성능 격차를 보여주는 비교 분석

구체적인 차이를 한눈에 보기 위해 주요 항목별 비교표를 정리했습니다. 로컬 AI 를 도입하려는 분들에게 가장 궁금할 만한 내용들이 포함되어 있습니다. 자동화 프로그램을 만들 때 참고하시면 유용할 것입니다.

이 표를 보면 알 수 있듯이, 모델 용량이 1B 정도 차이 나지만 성능 격차는 훨씬 큽니다. 특히 '수정 필요성' 항목에서 드러나듯, Qwen3.5 9B 는 생성된 글을 거의 바로 사용할 수 있는 품질을 보여줍니다. 이는 콘텐츠创作者 에게 소중한 시간을 절약시켜 줍니다.

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결론: 로컬 AI 자동화를 위한 올바른 모델 선택 가이드

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마지막으로 이번 테스트를 통해 얻은 결론을 정리해 보겠습니다. 짧은 질문이나 답변, 요약 문장 생성이라면 7B~8B 급 모델이라도 충분합니다. 하지만 블로그 포스팅이나 긴 보고서처럼 장문 작성이 필요한 경우에는 9B 급 모델이 훨씬 유리합니다.

Qwen3.5 9B 는 로컬 환경에서 설치하고 구동하기에도 그리 어렵지 않은 편입니다. 메모리 사용량도 현재 로컬 PC 사양으로는 충분히 감당 가능한 수준입니다. 따라서 자동화 시스템을 구축하신다면 모델 선택은 매우 중요한 결정 사항임을 잊지 말아야 합니다. 같은 용량급 모델이라도 실제 생성 품질은 천차만별입니다.

앞으로도 다양한 로컬 AI 모델을 비교 테스트하면서, 실제 업무나 블로그 운영에 가장 적합하고 효율적인 모델을 찾아나갈 예정입니다. 오늘 공유한 테스트 결과는 여러분이 로컬 AI 글쓰기 환경을 최적화하는 데 작은 도움이 되기를 바랍니다. 지금 바로 최신 모델을 추가하여 콘텐츠를 더욱 풍성하게 만들어 보세요.

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