LocalLLaMA를 달군 커뮤니티 제작 Qwen 3.5 9B GGUF 머지

2026년 3월 15일 r/LocalLLaMA에서 높은 반응을 얻은 글 하나는 공식 모델 발표가 아니라 커뮤니티 제작 GGUF 머지였다. Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUF라는 제목의 이 글은 이번 크롤링 시점 기준 1360 points, 203 comments를 기록했다. 작성자는 HauhauCS 계열의 uncensored tensor 변경을 Jackrong의 reasoning-distilled Qwen 3.5 9B checkpoint와 결합한 뒤, 로컬 GGUF 사용에 맞춰 패키징했다고 설명했다.

이 실험의 매력은 분명하다. 비교적 작은 Qwen 3.5 9B 기반 위에서 refusal 성향을 줄이고, 동시에 Claude 스타일 distillation에서 기대하는 reasoning 패턴을 유지하려는 시도이기 때문이다. Reddit 본문에서 작성자는 이 모델이 RTX 3060 12 GB 환경에서 roleplay writing, image generation용 prompt 작성, tagging 같은 창의적 작업에 잘 맞았다고 주장했다. Hugging Face의 model card 역시 baked chat template에서 thinking이 기본 비활성화되어 있으며, 원하면 직접 수정해 다시 켤 수 있다고 설명한다.

이 스레드가 주목받은 이유

많은 사용자가 patch 방식 자체에 관심을 보였다. 한 checkpoint에서 tensor 차이를 추출해 다른 checkpoint에 적용하는 접근이 흥미롭다는 반응이었다.

글에는 LM Studio 설정값까지 포함돼 있어, 단순한 "model drop"이 아니라 바로 실험 가능한 공유물처럼 받아들여졌다.

댓글에서는 lineage와 credit의 중요성도 드러났다. HauhauCS와 Jackrong의 기여를 명확히 남긴 점을 긍정적으로 보는 반응이 나왔다.

다만 맥락은 분명히 해 둘 필요가 있다. 이 글의 성능 주장은 공식 Qwen 발표나 통제된 benchmark paper가 아니라 커뮤니티 사용자가 보고한 체감에 가깝다. 그럼에도 이런 포스트가 크게 반응을 얻었다는 사실은 현재 로컬 LLM 시장의 우선순위를 보여준다. 사용자들은 이제 단순한 benchmark 점수만이 아니라, 더 적은 repetition, 더 낮은 refusal, 특정 creative workflow에 맞는 behavior tuning을 원하고 있다.

그 의미에서 이 스레드는 2026년 LocalLLaMA의 한 단면이다. 커뮤니티는 model lineage, prompt, template, quant를 적극적으로 재조합하며 watt당, GPU당, dollar당 더 좋은 체감 품질을 만들려 하고 있다.