- 추론 시 950억개 파라미터 활성화…코딩·연구·장기 과제·비주얼 인텔리전스 통합

 

알리바바가 Qwen 시리즈 플래그십 모델 ‘Qwen3.8-Max’를 공개했다. 전체 파라미터는 2.4조개이며 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원한다. 텍스트와 이미지 이해, 자율 코딩, 연구, 장기 과제 수행을 하나의 멀티모달 모델에서 처리한다. Qwen3.8-Max는 Text Arena 5위와 Vision Arena 2위, Frontend Code Arena 4위를 기록했다. 알리바바 클라우드 모델스튜디오를 통해 API로 제공하며, 업무용 AI 에이전트 플랫폼 QwenWork에서도 사용할 수 있다. 모델 가중치는 다음 주 공개할 예정이다.

 

2.4조 파라미터 중 950억개만 추론에 사용

Qwen3.8-Max는 Qwen3.5를 기반으로 스파스 전문가 혼합(Sparse MoE)과 하이브리드 어텐션을 결합했다. 전체 파라미터는 2.4조개지만 실제 요청을 처리할 때는 과제에 필요한 950억개만 활성화한다. 입력에 맞는 전문가 모듈만 선택해 실행하기 때문에 모든 파라미터를 매번 사용하는 밀집형 모델보다 연산량과 지연 시간을 줄일 수 있다. 모델 규모는 키우면서 추론 자원은 필요한 범위로 제한하는 방식이다.

 

16일간 코드·테스트·로그 분석 반복

알리바바 내부 테스트에서 Qwen3.8-Max는 16일 동안 실제 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트를 자율적으로 수행했다. 과제는 사용자 피드백과 커뮤니티 사례, 자체 테스트 데이터를 반영해 스스로 개선하는 에이전트 프레임워크를 처음부터 만드는 것이었다. 모델은 코드를 생성한 뒤 테스트와 미리보기, 로그 분석을 반복했다. 실행 결과에서 문제를 찾으면 다음 코드를 수정하고 다시 검증하는 과정을 이어가며 자가 진화형 에이전트 프레임워크 ‘oh-my-cli’를 완성했다. 결과물은 깃허브에 오픈소스로 공개했다. 연구 과제에서는 기존 실험을 재현하는 데 그치지 않고 원 논문보다 나은 결과를 목표로 새로운 방법론을 설계했다. WWW2025 멀티모달 대화 의도 인식 챌린지에서는 고객 서비스 대화를 분석하고 복합적인 사용자 요구를 구분하는 성능을 보였다.

 

문서·영상 입력을 검색 가능한 지식으로 변환

Qwen3.8-Max는 수백 페이지 분량의 문서와 TV 시리즈 전체, 최대 100시간의 라이브스트림을 처리한다. 입력 자료를 분석한 뒤 검색과 질의가 가능한 지식 기반으로 바꾸는 방식이다. 비주얼 입력을 활용한 생성 작업도 지원한다. 개인 영상을 브이로그로 편집하거나 텍스트 입력만으로 교육용 애니메이션을 만들고, 사용자 인터페이스 스크린샷 한 장을 바탕으로 프론트엔드 웹 프로젝트를 재구성한다.  2D 평면도는 3D 인테리어 시각화로 변환하며, 자연어 요청을 받아 상호작용형 게임도 제작한다. 이미지와 실행 화면을 해석한 뒤 코드를 생성하고 결과를 다시 확인하는 과정을 반복한다.

 

인터넷·소스코드 없이 애플리케이션 재구성

알리바바는 장기 과제 기반 애플리케이션 재현 성능을 평가하기 위해 ‘RecreationBench’를 도입했다. Qwen3.8-Max는 인터넷과 소스코드에 접근할 수 없는 블랙박스 환경에서 실행 중인 애플리케이션을 직접 조작했다. 모델은 화면 변화와 실행 결과만으로 기능과 작동 방식을 분석한 뒤 애플리케이션을 처음부터 다시 구현했다. 이후 결과를 확인하며 코드를 반복 수정해 시각적 피드백과 상호작용만으로 재구성 성능을 높였다. 알리바바는 Qwen3.8-Max를 애플리케이션 설계와 법률 문서 검토, 금융 리서치, 스포츠 분석, 재활 경과 시각화, 3D 건축 모델링 등 장시간 계획과 반복 실행이 필요한 업무에 적용할 수 있다고 설명했다.

 

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