NVFP4 양자화와 모델 최적화로 Local Agent 추론 속도 2배 향상

Context

기존 Holo3 모델은 단일 환경 성능은 우수하나 모바일 및 다양한 Agent Framework 적용 시 Distribution Shift로 인한 강건성 부족 문제 발생. 클라우드 추론 의존도를 낮추고 엔드유저 기기 내 Local Execution을 통한 개인정보 보호 및 배포 유연성 확보 필요성 증대.

Technical Solution

• Qwen family 기반의 아키텍처 개선을 통한 Web, Desktop, Mobile 환경 통합 대응 및 강건성 확보
• Structured JSON 출력 외에 Function-calling Protocol을 네이티브로 지원하여 타사 Agent Stack과의 통합 비용 최소화
• 모델 사이즈 다각화(0.8B~35B-A3B)를 통해 배포 타겟별 Cost-Performance Trade-off 최적화
• NVIDIA Model Optimizer 기반의 NVFP4(W4A16) 양자화 적용으로 BF16 대비 연산 오버헤드 제거
• Q4 GGUF 체크포인트 제공을 통한 Consumer Hardware(Apple Silicon, Windows) 기반의 Local Inference 경로 구축
• NVIDIA 협업 기반의 Agent Harness 최적화를 통한 End-to-End 파이프라인 병목 제거