맥 미니 M6 AI 이미지 3분 20초에서 2분 20초로, 큐웬 Qwen-Image 2.1 실측

맥 미니 M6 32GB에서 Qwen-Image 2.1(큐웬 이미지)로 같은 그림(1024×1024, 25스텝)을 만들어 보니, ComfyUI 기본 설정은 한 장에 3분 20초였고 그림 모델 파일 하나를 bf16으로 바꾸자 약 2분 20초로 줄었습니다. 터미널 도구 mflux 4비트는 약 2분으로 가장 빨랐습니다. 이 글은 YouTube 영상의 내용을 우리 측정과 계산으로 나눠 다시 정리한 것입니다.

결론 먼저

• ComfyUI를 쓴다면 Load Diffusion Model 칸의 파일만 bf16으로 바꾸는 것이 가장 쉬운 개선입니다. 3분 20초에서 약 2분 20초(1.46배, 약 63초 단축)였습니다.
• 터미널이 괜찮다면 mflux -q 4가 약 2분으로 가장 빨랐습니다.
• Draw Things는 가장 쉽지만 32GB에서는 메모리 압력이 99%까지 올랐고 한글이 덜 정확했습니다.
• 인터넷에 도는 fp32 팁(--force-fp32)은 15분이 넘어도 한 장을 못 끝냈고, VAE를 CPU로 보내는 팁(--cpu-vae)은 빨라지지 않았습니다.
• 한글 간판이 필요하면 가장 빠른 Z-Image-Turbo(1분 11초)보다 Qwen-Image입니다. Z-Image는 '깃선제압 분식'을 '깃선제암 본적'으로 썼습니다.

이 글의 숫자 종류

시간, 메모리, 글자 정확도는 모두 우리 측정입니다(맥 미니 M6 32GB, 2026-10-02). 메모리별 추천은 32GB 실측을 바탕으로 한 계산이고 16, 24, 48, 64GB는 재지 않았습니다. RTX 5090 한 장 6~19초는 공개 자료를 인용한 값으로 우리가 재지 않았고 설정마다 다릅니다.

시험 조건

맥 미니 M6 32GB 한 대, 1024×1024, 25스텝(Z-Image는 8스텝), CFG 1, euler/simple입니다. 프롬프트는 밤 골목 분식집이고 세로 간판에 "깃선제압 분식", 가로 간판에 "24시 국밥"을 넣었습니다. 다른 앱은 닫고 시드를 바꿔 여러 장을 만들었으며 메모리, 스왑, 메모리 압력을 1초 간격으로 기록했습니다. 시간은 모델이 올라간 뒤의 한 장이고 첫 장은 모델 읽기를 포함해 따로 적었습니다. ComfyUI 0.38.0, PyTorch 2.14.1(MPS), mflux 0.20.0, MLX 0.32.3, 앱스토어판 Draw Things를 썼습니다.

모델은 둘입니다. 9월 20일에 공개된 Qwen-Image 2.1은 ComfyUI 공식 세트만 30일 동안 538만 번 내려받았다고 영상은 전합니다. 다만 비상업 연구와 평가용 라이선스(Qwen Research License)라 영상의 그림은 평가 목적으로만 만들었습니다. 빠른 대안인 Z-Image-Turbo는 8스텝이면 되고 상업 이용이 되는 Apache 2.0입니다. 맥에서 돌리는 길은 ComfyUI, 맥 전용 앱 Draw Things, MLX로 도는 터미널 도구 mflux 셋이며, 계산은 모두 맥의 GPU가 맡습니다.

ComfyUI 기본은 한 장 3분 20초

템플릿에서 Qwen-Image 2.1을 고르면 기본 세트는 INT8로 줄인 파일입니다. 한 장에 3분 20초(200.1초), 첫 장은 모델을 읽느라 3분 38초였습니다. 최대 27.7GB까지 차고 스왑이 5.0GB 늘었으며 메모리 압력은 76%까지 올랐습니다. 32GB 맥에서 이 모델은 돌긴 돌지만 빠듯합니다.

바꾼 것은 칸 하나: bf16

그림 모델 파일을 INT8(7.26GB)에서 bf16(14.23GB)으로 바꿨습니다. 파일은 두 배가 됐지만 한 장은 2분 16초에서 2분 36초, 중앙값 136.9초(약 2분 20초)로 빨라졌습니다. 최대 메모리는 27.1GB로 비슷했고 스왑은 2.0GB만 늘었습니다. 영상은 INT8이 파일을 작게 줄이는 대신 계산할 때마다 원래 숫자로 다시 풀어야 하고, 맥 GPU에서는 이 푸는 시간이 그대로 비용이 되는 것으로 보인다고 설명합니다. 이 원인은 분리해 재지 않은 추정입니다.

바꾼 설정값은 ComfyUI 공식 Qwen-Image 2.1 템플릿에서 Load Diffusion Model의 qwen_image_2.1_int8_convrot.safetensors를 qwen_image_2.1_bf16.safetensors로 바꾼 것이 전부이고, 글 인코더와 VAE는 그대로입니다.

mflux와 Draw Things

mflux(MLX)는 원본 모델을 받아 실행할 때 그림 모델만 4비트로 줄이는 -q 4 옵션으로 한 장 약 2분(119.9초, 스텝당 4.76~4.83초)이었습니다. 8비트인 -q 8은 약 2분 13초로 오히려 느렸고, 글 인코더가 원본 그대로라 MLX가 기록한 최대 메모리는 둘 다 약 30.7GB였습니다. Draw Things는 앱 안에서 Qwen-Image 2.1의 8비트 판을 받아 클릭만으로 끝나고 한 장 약 2분 30초(146~160초)였지만, 메모리 압력이 99%까지 올라 32GB에서는 가장 빠듯했습니다.

한 장 시간 모음

Z-Image의 1분 11초는 모델도 스텝도 달라 같은 줄로 비교하지 않습니다.

인터넷 팁 검증

fp32 팁은 그림 모델만 28GB가 넘게 풀려 15분이 지나도 한 장이 끝나지 않았고 스왑이 12GB 늘었습니다. 32GB 맥에서는 오히려 멈추는 설정입니다. VAE를 CPU로 돌리라는 팁은 두 장이 2분 38초와 2분 41초(157.5초, 160.6초) 걸려 빨라지지 않았고 메모리도 거의 같았습니다. 자주 추천되는 ComfyUI-MLX 노드는 공개된 성능 수치가 Flux 1 기준이고 원래 저장소가 내려가 있어 재지 않았으며, MPS 가속 노드도 이번에는 재 보지 못했습니다.

한글 간판 정확도

'깃선제압 분식' 6자와 '24시 국밥' 5자를 그림마다 한 글자씩 셌습니다. Qwen-Image는 INT8이든 bf16이든 간판을 거의 맞혔고 틀려도 '깃'을 '킷'으로 쓴 정도였습니다. Draw Things는 세로 간판 첫 두 글자를 '갓셔'로, Z-Image는 '깃선제압 분식'을 '깃선제암 본적'으로 썼습니다. 빠를수록 틀린 것이 아니라 모델과 앱이 글자를 갈랐고, 방법마다 1~3장씩 센 작은 표본입니다.

내 맥 메모리별 추천 (계산)

32GB 실측을 바탕으로 한 계산이며 다른 메모리는 재지 않았습니다. 규칙은 파일 합 ≤ 메모리×0.5이면 여유(○), 메모리 이하면 스왑 각오(△), 넘으면 통째로 안 들어감(×)이고, 0.5는 32GB 실측에서 잡은 기준입니다.

판정과 한계

ComfyUI면 bf16 파일 하나, 터미널이 괜찮으면 mflux 4비트, 클릭만 원하면 Draw Things(32GB에서는 빠듯하고 한글이 덜 정확), fp32와 VAE CPU 팁은 쓰지 말라는 것이 영상의 정리입니다. 상업 작업이라면 라이선스를 먼저 봐야 하며 Qwen-Image 2.1은 비상업, Z-Image는 상업 이용이 됩니다.

• 한글 정확도는 방법마다 1~3장씩 센 작은 표본이고, Draw Things는 시드 고정이 안 됩니다.
• 시간은 시드를 바꿔 잰 값이며 화면을 녹화하는 동안에는 조금 더 걸립니다. 메모리별 추천은 계산입니다.
• 기준일: 측정 2026-10-02, 영상 공개 2026-10-03(영상 공개일 기준이며 이후 도구 버전이 바뀌었을 수 있습니다).