YUE · 3 SONGS LOCAL MEASURED

RTX PRO 6000
96GB LOCAL AI
SHOWCASE

이미지·언어·음악을 한 장의 GPU에서 직접 실행한 결과

01 / MEMORY

32GB는 줄여야 했고,
96GB는 그대로 올렸다.

RTX 509032GB

모델 축소 · CPU offload · swapping 필요

RTX PRO 600096GB

현재 파이프라인 단일 GPU 직접 적재

FLUX.2-dev: 70.8 GiB
Qwen3.6-35B-A3B: 66.226 GiB
Qwen3-Coder-Next FP8: 78.150 GiB

LOCAL MEASURED속도 배수가 아니라 동일 정밀도·현재 파이프라인의 직접 적재 여부를 비교합니다.

02 / IMAGE PIPELINE

32B 생성 모델과
언어 인코더를 함께 상주시킨다.

01FLUX.2-dev 32BIMAGE GENERATION

02Mistral 3 Small BF16TEXT ENCODER

031024–1792 PXLOCAL OUTPUT

PEAK VRAM: 70.8 GiB
EXAMPLES: 34.352–42.327 s
RTX 5090 32GB: DIRECT LOAD: NO

OFFICIAL MODEL CARD ↗

03 / IMAGE WORKS

빛을 줄일수록, 디테일은 더 중요해진다.

LOCAL MEASURED

검은 터틀넥 차림으로 카메라를 응시하는 가상 동아시아 여성의 절제된 초상 — **Quiet Black**무광 검정, 회색 회벽, 피부와 직물의 작은 질감
TIME
34.352 s
PEAK
69,522 MiB

비 내린 서울 지하보도에서 은색 레인코트를 입은 가상 모델의 야간 화보 — **Silver Underpass**온카메라 플래시, 젖은 콘크리트, 은색 레인코트
TIME
36.284 s
PEAK
69,522 MiB

04 / IMAGE WORKS

거대한 공간과 작은 표면을 같은 모델로.

LOCAL MEASURED

짙은 해안 안개 속 거대한 브루탈리즘 관측소와 작은 붉은 의자 — **Fog Observatory**비 갠 해안 안개, 콘크리트 관측소, 붉은 의자
TIME
42.327 s
PEAK
71,570 MiB

여름비를 맞아 물방울이 맺힌 옅은 분홍 모란의 극접사 사진 — **Peony Rain**투명한 꽃맥, 작은 상처, 빗방울 속 반사
TIME
40.309 s
PEAK
69,746 MiB

05 / CUSTOMIZATION

중요한 것은 생성량이 아니라
우리의 룩을 학습하는 능력.

01브랜드 룩

반복 가능한 색·재질·촬영 문법

02인물·의상

캐릭터와 스타일의 일관성

03공간 톤

세트·건축·무대의 고유 분위기

04제품 조명

캠페인별 조명과 반사 규칙

PUBLISHED TRAINING RECIPE

현재 슬라이드는 공개 FLUX.2 학습 절차의 가능 범위이며, 사내 데이터 학습 성과를 주장하지 않습니다.

FLUX.2 LORA GUIDE ↗

06 / LANGUAGE

하나의 로컬 모델,
여섯 개의 업무 표면.

01문서 분석긴 문맥 · 구조화

02이미지 이해캡션 · 대체 텍스트

03코드생성 · 이어쓰기

04OCR표 · 수식 · 문서

05에이전트도구 · 터미널 작업

06LoRA / QLoRA사내 언어 적응

LOCAL VERIFIED · IMAGE / CODEMODEL CARD · OCR / CONTEXTQWEN3.6 MODEL CARD ↗

07 / LOCAL LLM

속도와 품질 평가는 같은 숫자가 아니다.

LOCAL MEASURED

Qwen3.6-35B-A3B18.32 TOK/S

OUTPUT: 608 tokens
INFERENCE: 33.187 s
PEAK: 66.226 GiB

Qwen3-Coder-Next FP89.695 TOK/S

OUTPUT: 4,096 tokens
INFERENCE: 422.478 s
PEAK: 75.844 GiB

Continuation: 7.747 tok/s · peak 78.150 GiB

73.4SWE-bench Verified86.0GPQA81.7MMMU85.3RealWorldQAOFFICIAL MODEL CARD · DIFFERENT ENVIRONMENT

08 / FULL-SONG MUSIC

한국어 가사에서
한 곡 전체를 로컬로.

STAGE 1 7B→STAGE 2 1B→XCODEC WAV

01유리비 / GLASS RAIN

SONG: 85.60 s
GENERATE: 765.703 s
PEAK VRAM: 47.23 GiB

후처리 재개 수 초 별도

02잔광 / AFTERLIGHT

SONG: 72.40 s
GENERATE: 652.984 s
PEAK VRAM: 46.59 GiB

03해안선 / COASTLINE

SONG: 88.08 s
GENERATE: 818.953 s
PEAK VRAM: 47.28 GiB

LOCAL MEASURED · 3 / 3

BF16 · NO QUANT · NO CPU OFFLOAD

LOCAL PEAK 46.59–47.28 GiB · RTX 5090 32GB DIRECT LOAD: NOOFFICIAL 4+ SESSIONS: 80GB+ RECOMMENDEDYUE GITHUB ↗

09 / AUDIO SUPPLY

한 모델이 아니라
용도별 공급망으로 설계한다.

기존 기획에서 복원한 구분: 음악 · 효과음/환경음 · 목소리/더빙 · 영상 동기화

노래 / 음악YuELOCAL MEASURED

외부 음악 제작ByteDance Seed MusicEXTERNAL SERVICE

효과음 / 환경음 / 폴리ElevenLabs Sound EffectsEXTERNAL SERVICE

목소리 / 더빙ElevenLabs · Supertone 등SUPPLY OPTION

영상 동기화별도 검증 과제NOT YET VERIFIED

외부 서비스는 PRO 6000 성능 증거가 아니라 제작 파이프라인 선택지입니다.

SEED MUSIC ↗ELEVENLABS SFX ↗

10 / VIDEO

대표 네 장면만, 클릭할 때만 재생.

LOCAL MEASURED · WAN2.2

Hanok Rain720 × 1280 · 81F · 16 FPS

Haenyeo Dawn1280 × 720 · 81F · 16 FPS

Prismatic Fragrance960 × 960 · 81F · 16 FPS

Ink River1280 × 720 · 81F · 16 FPS

영상은 가능 범위의 보조 증거입니다. 사운드·립싱크 동시 생성 사례는 포함하지 않았습니다.

11 / MEASURED TIME

기다림을 숨기지 않고,
실측으로 계획한다.

IMAGE · QUIET BLACK34.352 SECONDSLOCAL MEASURED

LLM · QWEN3.618.32 TOKENS / SLOCAL MEASURED

MUSIC · YUE · 3 SONGS652.984–818.953 SECONDS / SONGLOCAL MEASURED · PEAK 47.28 GiB

동일 카드의 상대속도 주장이 아니라 각 워크플로의 실제 기록입니다. 영상 속도는 비교에서 제외했습니다.

12 / SOURCES

숫자마다
출처의 경계를 표시한다.

LOCAL MEASURED

이 워크스테이션에서 생성·계측

OFFICIAL MODEL CARD

제작사가 공개한 별도 환경의 근거

EXTERNAL SERVICE

로컬 GPU 성능과 무관한 공급망 후보

NOT YET VERIFIED

확인 전에는 수치·성과를 주장하지 않음

LOCAL MODELSFLUX.2-dev ↗Qwen3.6-35B-A3B ↗Qwen3-Coder-Next FP8 ↗Wan2.2 T2V-A14B ↗

MUSIC / TRAININGYuE GitHub ↗SimpleTuner FLUX.2 LoRA ↗

EXTERNAL SUPPLYByteDance Seed Music ↗ElevenLabs Sound Effects ↗

13 / HUNYUAN IMAGE PIPELINE

83B 통합 멀티모달을
NF4 4비트로 한 장에 올린다.

01HunyuanImage-3.0 83BUNIFIED MULTIMODAL (MoE)

02NF4 4-BITQUANTIZATION

031024×1024 PXLOCAL OUTPUT

PEAK VRAM: 58,356–60,820 MiB
PER IMAGE: 71.5–73.6 s
RTX 5090 32GB: DIRECT LOAD: NO

LOCAL MEASURED가중치 48.26 GB(디스크) · 상주 46,676 MiB · 배치 최대 피크 60,820 MiB(59.4 GiB) · 콜드 스타트(모델 로드 포함) 98.7–98.8 s · 25 스텝 · guidance 6.0 · RTX 5090 32GB DIRECT LOAD: NO

OFFICIAL MODEL CARD ↗

14 / HUNYUAN WORKS

여섯 장 모두 통과, 흠은 각 카드 아래에.

LOCAL MEASURED

황금빛 역광이 드는 눈 덮인 침엽수림에 앉아 카메라를 응시하는 붉은여우 — **Fox in Snow**눈 덮인 침엽수림, 골든아워, 사진급 털 묘사
TIME
98.8 s
PEAK
58,612 MiB

십자형 런웨이 무대 위 다섯 퍼포머와 응원봉으로 가득 찬 아레나 관중석 — **Arena Finale**밀집 다중피사체 — 퍼포머 5인, 응원봉 수천 개, 트러스 빔, 공중 콘페티
TIME
71.7 s
PEAK
58,580 MiB

15 / HUNYUAN WORKS

털과 실크, 같은 모델로.

LOCAL MEASURED

눈발이 날리는 히말라야 바위 비탈을 가로지르는 설표 — **Snow Leopard**털 질감과 정지된 눈 결정, 600mm 망원 압축
TIME
73.5 s
PEAK
60,628 MiB

콘크리트 갤러리 창가에 선 청자색 실크 저고리 차림의 인물 — **Celadon Hanbok**현대적 재해석 한복, 북향 자연광, 실크 조직 질감
TIME
73.5 s
PEAK
58,580 MiB

16 / HUNYUAN WORKS

짙은 흑백과 안개 콘크리트, 그리고 초대하지 않은 소품.

LOCAL MEASURED

단일 소프트박스 조명 아래 촬영된 노년 장인의 흑백 스튜디오 인물사진 — **Charcoal Study**흑백 키아로스쿠로, 주름·모공·모직 섬유 해상
TIME
73.5 s
PEAK
58,612 MiB

짙은 안개에 절반쯤 잠긴 브루탈리즘 콘크리트 전망대 — **Fog Cantilever**노출 콘크리트 결, 캔틸레버 전망대, 안개 속 저대비
TIME
73.6 s
PEAK
58,356 MiB

17 / HUNYUAN LIMITS

짧은 영문은 맞고, 한글은 한 글자가 남았다.

LIMITS · HONEST QA

검은 석판 위 호박색 향수병, 라벨에 AURORA 96이 정확히 렌더링됨 — LIMIT · PASSAURORA 96
짧은 영문 라벨 `AURORA 96`을 정확히 렌더링
프롬프트에 없는 열쇠가 화면에 추가됨
TIME
73.6 s
PEAK
58,580 MiB

비 오는 밤 서울 거리의 네온 간판, 한글 상호가 표기된 매장 전면 — LIMIT · PARTIALHangul Signage
요청 `스튜디오 리얼라이브` → 출력 `스튜디소 리얼라이브`. 10자 중 1자 오류(오→소). 영문 `AI CREATIVE UNIT`은 정확
비교 — 동일 과제에서 FLUX.2-dev(2026-07-14)는 `스튜디디 리열라이브`로 2자 오류. 오류는 줄었으나 정확 렌더링에는 여전히 미달
콜드 스타트 포함
TIME
98.7 s
PEAK
58,452 MiB

18 / HUNYUAN LIMITS

안다고 그리는 것과, 맞게 그리는 것은 다르다.

LIMITS · HONEST QA

물의 순환을 4단계로 설명하려 한 인포그래픽 포스터 — LIMIT · FAILWater Cycle Diagram
라벨 4개 중 3개 오타(Eveporation·Croptication·Hclegetion), 제목과 본문은 판독 불가. 화살표 순서도 강수와 집수가 뒤바뀜
시사점 — LLM 백본이라 내용을 추론해 그린다는 주장은 이 시험에서 재현되지 않음. 짧은 문구는 정확하지만 긴 문장·다중 라벨에서는 무너짐
TIME
71.5 s
PEAK
58,548 MiB

블루아워에 촬영된 서울 항공 전경과 남산 정상의 N서울타워 — LIMIT · PARTIALSeoul Blue Hour
N서울타워를 격자 마스트·전망대까지 식별 가능하게 렌더링. 그러나 남산이 한강 변에 붙어 있는 것으로 배치돼 실제 지리와 다르고, 좌측 능선에 타워가 하나 더 복제됨
비교 — 동일 계열 과제에서 Wan2.2(2026-07-14)는 남산타워를 광저우타워풍으로 렌더링해 실패. 랜드마크 식별은 통과, 공간 배치는 미달
TIME
73.5 s
PEAK
58,516 MiB

19 / RECURRING BEHAVIOR

무엇이 나올지 예측하려면
이 네 가지 습관부터 본다.

01촬영 장비

촬영 장비를 서술하면 그것을 화면 안 사물로 그리는 경향이 있다 (헬리콥터 촬영 → 헬리콥터가 프레임에 등장, 소프트박스 조명 → 소프트박스가 프레임에 등장).

02텍스트 렌더링

짧은 영문 문구는 정확하고, 한글은 자소 단위 오류가 남으며, 문단 길이 텍스트는 완전히 무너진다.

03미요청 소품

프롬프트에 없는 소품을 추가하는 경우가 있다 (열쇠, 유리돔).

04구도 지시

구도 지시를 부분적으로 무시할 수 있다 (오버헤드 요청을 사선으로 렌더링).

LOCAL MEASURED · 11 SAMPLES

여섯 장은 통과, 다섯 장은 부분/완전 실패로 별도 슬라이드에 기록했습니다.

20 / HUNYUAN LIMITS

재질은 충실했고, 카메라 위치는 무시됐다.

LIMITS · HONEST QA

오크 테이블 위 검은 도자기 그릇에 담긴 소고기 무국과 피어오르는 김 — LIMIT · PARTIALBroth and Steam
김·무 반투명·쪽파·김치와 밥 배치 등 요청 요소는 모두 반영. 그러나 "오버헤드(위에서 내려다본) 촬영" 지시를 사선 앵글로 렌더링해 구도 지시를 지키지 않았다
시사점 — 재질과 소재 묘사는 충실하지만 카메라 위치 지시는 무시될 수 있다. 구도가 중요한 컷은 생성 후 확인이 필요하다
이 이미지가 배치 전체 피크(60,820 MiB · 59.4 GiB)를 기록했습니다 — 파이프라인 슬라이드의 배치 최대치는 이 컷입니다
TIME
73.5 s
PEAK
60,820 MiB

RTX PRO 600096GB LOCAL AISHOWCASE

RTX PRO 6000
96GB LOCAL AI
SHOWCASE