JetBrains가 개발한 로컬 개발 및 인공지능 도구인 Junie Local이 M5 Max 프로세서를 탑재한 Mac 기기에서 성능이 크게 향상되었습니다. 코드 생성 속도는 이전 버전의 초당 약 40개 토큰에서 약 70개 토큰으로 증가했으며, 최대 107개 토큰의 빠른 버스트 속도에 도달할 수 있게 되었습니다.
이러한 성능 향상은 도구 아키텍처에 도입된 두 가지 주요 변경 사항, 즉 새로운 Splash 추론 엔진 채택과 DFlash2 초안 모델 통합의 결과입니다. 이는 이전의 MTP 기술과 MLX-VLM 엔진 조합 대비 전반적인 효율성을 두 배로 높였습니다.
도구 성능의 실질적인 변화
JetBrains는 기존의 MLX-VLM 엔진을 Inco AI가 개발하고 Qwen 모델에 특화된 Splash 엔진으로 교체했습니다. 이 엔진은 디코딩 단계마다 8개의 초안 토큰을 한 번에 검증할 수 있게 하며, 컨텍스트 크기가 커져도 디코딩 속도가 저하되지 않도록 컨텍스트 어텐션 비용을 크게 줄였습니다. 또한 M5 칩에 최적화된 int8 연산 개선 사항이 새로운 엔진 내에 통합되었습니다.
초안 모델 측면에서는 Qwen 3.8-27B 모델 전용인 DFlash2 모델을 사용했습니다. 생성 속도를 늦추는 과도한 사고 문제를 방지하기 위해, 회사는 SpecForge 플랫폼을 사용하여 실제 프로그래밍 경로와 코드 데이터로 학습된 Qwen3.8-3.6-27B-blend 버전을 채택했으며, 이를 통해 수락률과 프로그래밍 에이전트의 속도를 높였습니다.
가용성 및 기술 요구 사항
- 속도 및 생성: 생성 속도가 초당 약 40개에서 약 70개 토큰으로 증가했으며, 프리필(prefill) 단계는 이전 850개에서 초당 1200개 토큰으로 향상되었습니다.
- 메모리 소비: 10만 개의 토큰 컨텍스트를 처리할 때 약 24GB의 RAM이 필요합니다.
- 지원 기기: 사용자는 최소 64GB RAM을 갖춘 M4 이상의 프로세서가 탑재된 Mac에서 도구를 실행할 수 있습니다. 단, M4 칩에서의 프리필 단계는 M5 대비 약 4배 느립니다.
사용자는 Junie 명령줄 인터페이스의 직접 업데이트 명령을 통해 도구를 업데이트하거나, 회사가 제공하는 전용 스크립트를 사용하여 전체 설치를 진행할 수 있습니다. 또한 DFlash2 모델은 HuggingFace 플랫폼을 통해 다운로드할 수 있습니다.