사용자가 Gemma4 31B 모델의 Q4_k_M, QAT, heretic 버전을 비교했어요. Q4_k_M은 긴 컨텍스트 처리 시 불안정성을 보이지만, QAT는 32K 컨텍스트에서도 안정적인 성능을 보여줘요. Heretic 버전은 실수를 저지르더라도 긍정적인 면이 있어, Q4_k_M 모델 사용 시 쉼표 역할을 한다고 해요.
Q4_k_M 모델은 정밀도 확보에 어려움을 겪는 것으로 보이며, QAT는 더 긴 컨텍스트와 정밀도 유지를 위해 효과적인 방법으로 평가받고 있어요. 사용자는 Q4_k_M 모델을 '기능적 신경 쓰레기'라고 표현하며, heretic 버전을 통해 휴식을 취한다고 언급했어요.
QAT 버전은 32K 컨텍스트에서 뛰어난 추론 능력을 보여주며, 지나치게 노력하지 않는 '선'의 모습으로 평가받고 있어요. 사용자는 QAT 모델이 긴 컨텍스트를 처리하는 데 효과적이라고 판단했어요.