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TL;DR 새 조건(손목 인셋 480×240 + writer 1 fps + 방 목록)에서 자기 쓰기 칸은 flash 하나뿐. 부록 표를 위해 Luna 1칸(API)과 오픈 3칸(GPU)이 비어 있다. Luna 는 지금 돌릴 수 있고(≈$12–15, 상한 $25) 키 선택만 남았다. 오픈 3모델은 30장 writer 청크가 컨텍스트에 들어감을 CPU 프로브로 확인했고(Gemma4 7.7k · Qwen3.8 3.7k · Molmo2 16.2k 토큰), vLLM 이미지 한도만 24→32 로 열면 된다. 클러스터 116/120 이라 제출은 보류.
16.2k
Molmo2 30장 토큰 / 36,864
1 배경 · 무엇이 비어 있나
Overleaf(origin/main 12b98a2) 본표는 Flash·Qwen3.8-27B·Gemma4-31B 3 reader. 새 조건 아카이브 resume_v2_wristrooms_61871a3e 는 flash 자기 쓰기 + flash 메모리를 읽는 오픈 reader 3칸(교차)만 있다.
| 모델 | 구분 | 자기 쓰기(새 조건) | flash 메모리 reader | 필요 자원 |
|---|
| Gemini 3.7 Flash | closed | 있음 (.441) | — | — |
| GPT-5.6 Luna | closed | 없음 | 없음 | API 만 (gpu 0) |
| Gemma 4-31B | open | 없음 | .236 | GPU 1장 ≈6–12 h |
| Qwen3.8-27B | open | 없음 | .366 | GPU 1장 ≈6–12 h |
| Molmo2-8B | open | 없음 | 없음 | GPU 1장, 컨텍스트 36,864 |
사용자 지시: 부록용이므로 지금 도는 GPU 잡(온라인 평가, own 8 + extra 21 장)에 영향을 주지 않는 것 먼저 → Luna 만 지금, 오픈 3모델은 GPU 여유 후.
2 준비한 것 ($0)
tmp/rfv3append/submit_wr_luna.sh [KEY_A] [KEY_B] # Luna writer+reader 한 런, A 66편 4샤드 + 누름 34편 2샤드, --gres=gpu:0 --qos=own
tmp/rfv3append/submit_wr_open_self.sh <gemma4|qwen38|molmo2|all> [qos] # vLLM 자체 서빙, sbmr 5, --time 16h, VLLM_IMG_LIMIT=32
tmp/rfv3append/merge_wr_self.py <tag> <model> # → tmp/resume_final_<tag>_wrrooms_merged.json (flash 스키마, 966행 assert)
scripts/serve_eval_vllm_resume.sh # --limit-mm-per-prompt 를 VLLM_IMG_LIMIT(기본 24, 바이트 동일)로 파라미터화
tmp/rfv3append/self_ctx_A.txt(66) · self_ctx_B.txt(34) # 기존 wr_ctx_* 는 스모크 8편이 빠진 분할이라 전량 목록 신규
env 는 flash 와 동일: SBENCH_WRITER_PREAMBLE=v2 SBENCH_RF_REWRITE_PROMPT=v3b SBENCH_TAGMEM_WRITE=v7 SBENCH_TAGMEM_UNCAPPED=1 SBENCH_TAGMEM_READ=v9 SBENCH_WRIST_INSET=both SBENCH_WRITER_FPS=1 SBENCH_QUERY_ROOMS=1. flash 는 writer → 읽기 두 단계였지만 방 목록은 질의 턴에만 들어가므로 한 런과 동치.
3 비용 · 키 · GPU 근거
| 항목 | 실측/추정 | 근거 |
|---|
| flash 새 조건 | ingest $128.4 + 읽기 $8.6 | rf-v3 40.1 · vis 46.6 · tagmem 41.7, 청크 1,483×3 (wr_flash_* results.json) |
| 옛 조건 luna/flash | ingest 0.11–0.27 · 읽기 0.20 | luna ingest $5.5 vs flash $32.4; 읽기 $1.68 vs $8.22 |
| Luna 새 조건 | ≈$12–15 (상한 $25) | 32 px 패치 과금: 640×480=300 → 480×240≈120 패치, 청크 4→30장 = 이미지 토큰 ≈3× |
| 키 잔여 (KST 15:30) | key2 ≈$16 · key3 ≈$18 | 오늘 key2 ≈$82 · key3 ≈$84 사용, $100/일 캡(KST 자정) |
| GPU | 클러스터 116/120, own 8/8 | snode; 온라인 평가 29 잡 실행 중 |
Luna 키 선택지: ① 기본 Letsur 키로 지금 ② KST 자정 이후 key2/key3 예약(--begin) ③ 지금 key2+key3 나눠서(잔여 안, 캡 걸리면 체크포인트로 이어감). 누적 전량($44) 결정과 같은 예산을 다툰다.
4 오픈 3모델 — 30장 writer 청크가 들어가나 (CPU 프로브, $0)
| 모델 | 480×240 ×1 | 640×480 ×1 | ×8 (읽기 상한) | ×30 (writer 청크) | 컨텍스트 |
|---|
| Gemma 4-31B | 270 | 283 | 2,055 | 7,665 | 65,536 |
| Qwen3.8-27B | 176 | 356 | 1,030 | 3,714 | 65,536 |
| Molmo2-8B | 547 | 763 | 4,323 | 16,202 | 36,864 — 이미지+텍스트 대체로 들어감 |
발견: Molmo2 의 옛 초과(38,750 > 36,864, train_5134)는 이미지(8×763 ≈ 6.1k)가 아니라 tagmem 장부 텍스트였다. 새 조건에서도 같은 편의 긴 장부는 context_exceeded 실패 답으로 남을 수 있다(공정성 규칙 ⑤, 기록만). 세 모델 모두 vLLM 이미지 한도 24 → 32 필요(스크립트 반영).
5 다음
- Luna 제출 승인 + 키 선택 → 완료 후
merge_wr_self.py luna gpt-5.6-luna → archive_final_results.py --family resume_wr → cross_all.py → Overleaf 부록 표.
- GPU 여유 시
submit_wr_open_self.sh gemma4 · qwen38 · molmo2 (own QOS 권장 — extra 는 rooms_* 5 h 잡도 선점 사망 이력).
의견: Molmo2 는 옛 프로토콜에서도 tagmem 읽기가 한도를 넘는 편이 있었고 논문 macros 에 "Molmo 2-8B" 로 남아 있다. 부록 표에 넣되 컨텍스트 초과 행 수를 각주로 적는 편이 안전하다.