알리바바, 2.4조 파라미터의 Qwen3.8-Max 공개…가중치 오픈소스화 예정

알리바바의 Qwen 팀이 Qwen3.5 아키텍처를 기반으로 총 2조 4천억 개의 파라미터를 갖추고 요청당 950억 개를 활성화하는 언어모델 Qwen3.8-Max를 공개했다. 이 모델의 핵심은 복잡한 작업을 더 오랜 시간에 걸쳐 자율적으로 완수하는 능력에 있다. 스트레스 테스트로 세 가지 자율 코딩 시연이 제시됐다. 먼저 모델은 인간의 개입 없이 16일에 걸쳐 265건의 커밋(commit), 127건의 풀 리퀘스트(pull request), 151건의 이슈(issue)를 처리하며 oh-my-cli 툴을 직접 구축했다. 또한 한 연구 논문의 결과를 재현하고 개선하여, AIME24(American Invitational Mathematics Examination 2024)에서 해당 논문의 기법보다 2.7점 높은 성과를 냈다. 아울러 멀티모달 챌린지에서는 526개 인간 팀 중 458개 팀을 앞서는 성적을 거뒀다. 이 외에도 모델은 칩을 설계해 논리 게이트 수를 8,298개에서 678개로 줄이고 칩 면적을 81% 축소했으며, 1년치 전자상거래 운영을 시뮬레이션해 자본을 네 배로 늘리는 동시에 GLM 5.2보다 38% 우수한 성과를 기록했다. 멀티모달 기능으로는 200페이지가 넘는 문서와 100시간이 넘는 영상 처리가 가능하다. 내부 벤치마크에서 이 모델의 성능은 Claude Opus 4.8, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol에 근접하거나 이를 상회하는 것으로 나타났지만, 독립적인 검증은 아직 이루어지지 않았다. 모델 가중치(weights)는 다음 주 Hugging Face와 ModelScope를 통해 공개될 예정이다. 경쟁사인 Moonshot AI는 7월 27일 2조 8천억 개의 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트를 갖춘 Kimi K3를 출시했다.