알리바바는 2조 4천억 개의 매개변수를 가진 모델을 구축한 후, 그 가중치를 무료로 공개하겠다고 발표했습니다.

프론티어 랩은 일반적으로 최고의 모델을 공개하지 않습니다. 그것이 바로 회사의 사업 방식입니다.

알리바바는 8월 3일에 Qwen 3.8-Max를 출시하면서 오픈 웨이트는 8월 10일 주에 공개될 것이라고 밝혔습니다. 그리고 바로 지금이 그 주입니다.

알리바바가 맥스급 모델을 오픈소스로 공개하는 것은 이번이 처음이며, 바로 이 부분이 이번 출시에서 가장 중요한 부분입니다.

사양

Qwen 3.8-Max는 총 2조 4천억 개의 매개변수를 가진 희소 혼합 전문가 모델입니다. 토큰당 약 950억 개의 매개변수가 활성화되어 있으며, 이는 전체의 약 4%에 해당합니다.

실제로 실행되는 파라미터 수가 서비스 비용과 지연 시간을 좌우합니다. 2조 4천억 개의 파라미터라는 제목이 모든 요청에서 2조 4천억 개의 파라미터가 실행된다는 것을 의미하는 것은 아닙니다.

컨텍스트 창의 크기는 백만 토큰이며, 응답당 출력은 약 13만 1천 토큰으로 제한됩니다. 텍스트 및 시각적 입력을 허용합니다.

전체 모달리티 목록은 다를 수 있습니다. 비디오, 문서 및 음성 모두 보고되었습니다. 알리바바는 완전한 사양서를 공개하지 않았으므로, 더 긴 목록은 확인되지 않은 것으로 간주하십시오.

두 번째 체크포인트인 Qwen 3.8-27B 역시 가중치 공개를 시행할 예정입니다. 대부분의 개발자에게는 이처럼 작은 모델이 실질적으로 더 유용할 것입니다. 왜냐하면 2조 4천억 개의 매개변수를 가진 모델은 일반 가정에서 실행하기에는 너무 크기 때문입니다.

속성 Qwen 3.8-Max 총 매개변수 2조 4천억 개, 토큰당 활성 값 약 950억 개, 아키텍처 희소 혼합 전문가 방식, 컨텍스트 창 100만 토큰, 출시일 2026년 8월 3일, 가중치 공개 예정일 2026년 8월 10일 주, API 가격 입력 100만 개당 2달러, 출력 100만 개당 6달러

가격 책정이 바로 전략이다

알리바바는 API 가격을 입력 토큰 백만 개당 2달러, 출력 토큰 백만 개당 6달러로 책정했습니다. 이는 오픈아이얼의 GPT-5.6과 동일한 가격입니다.

이는 중국 연구소에서 흔히 볼 수 있는 패턴을 깨는 것입니다. 일반적으로 중국 연구소들은 가격을 대폭 낮추는 전략을 펼치는데, DeepSeek 역시 그보다 훨씬 저렴한 가격으로 서비스를 제공하고 있습니다.

동등 가격 책정은 비용보다는 성능에 대한 주장입니다. 즉, 이 모델은 저렴한 옵션이 아니라 품질로 경쟁한다는 메시지입니다.

그러면 가중치가 어쨌든 공개되는데, 이는 알리바바 자체 API의 효력을 약화시킵니다. 이러한 방식은 단기적인 수익보다는 유통 및 표준 설정이 목표일 때만 의미가 있습니다.

벤치마크 지표는 무엇을 말하는가, 그리고 누가 말하는가

알리바바가 자체적으로 발표한 수치에 따르면 터미널벤치 2.1에서 86.6점, 페이퍼벤치에서 93.0점, SWE벤치 프로에서 67.7점을 기록했습니다. 또 다른 자료에 따르면 OSWorld-Verified에서는 86.1점을 기록했습니다.

이 모든 수치는 공급업체에서 보고한 것입니다. 8월 둘째 주 현재까지 전체 수치에 대한 독립적인 검증은 제한적이었습니다.

제3자 평가 결과는 제조사에서 제시하는 수치보다 다소 엇갈리는 양상을 보입니다. 크라우드소싱 기반의 Arena.AI 리더보드에서 Qwen 3.8-Max는 텍스트 처리 부문에서 중국 모델 중 최고 순위를 기록했지만, 여러 Anthropic 모델에는 여전히 뒤처졌습니다. 이미지 처리 부문에서는 전 세계 2위를 차지했습니다.

또한 비교 대상 모델에 대해서도 언론마다 의견이 분분합니다. 일부 언론은 Claude Fable 5를, 다른 언론은 Claude Opus 4.8을 기준으로 삼았습니다. 이 두 모델은 서로 다르기 때문에 한 모델을 능가한다는 주장이 다른 모델을 능가한다는 주장과 같은 의미는 아닙니다.

패턴은 일관적입니다. 일부 에이전트 테스트와 코딩 테스트에서는 선두를 달리지만, 전반적인 순위표에서는 근소한 차이로 뒤쳐집니다.

에이전트적 제안

이번 출시의 초점은 채팅보다는 장시간 지속되는 자율 작업에 맞춰져 있습니다.

알리바바는 자사에서 진행한 한 테스트에서 해당 모델이 명령줄 도구 프로젝트를 구축하고 유지 관리하는 데 약 16일이 걸렸으며, 구현, 테스트 및 수정 과정을 통해 265개의 커밋, 127개의 풀 리퀘스트 및 151개의 이슈를 생성했다고 밝혔습니다.

다른 내용에서는 해당 모델이 연구 파이프라인을 재현하고 33회의 GPU 학습 라운드를 완료했으며 벤치마크에서 원 논문의 접근 방식보다 2.7점 높은 점수를 얻은 방법을 도출했다고 합니다.

이는 외부에서 검증되지 않은, 공급업체가 자체적으로 보고한 내부 테스트 결과입니다. 따라서 해당 모델이 어떤 목적으로 만들어졌는지 보여주는 예시로서 흥미롭지만, 실제로 작동한다는 증거는 아닙니다.

알리바바는 OpenAI 및 Anthropic 인터페이스 모두와 호환되는 API를 제공하고 있어 개발자가 기존 에이전트 프레임워크를 최소한의 변경만으로 사용할 수 있습니다.

해당 호환성 계층은 이번 릴리스에서 가장 적극적인 부분입니다. 이를 통해 전환 비용이 거의 제로에 가까워집니다.

경쟁 구도

Qwen 3.8-Max는 공개적으로 알려진 모델 중 두 번째로 큰 모델입니다. Moonshot AI의 Kimi K3는 2조 8천억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이 또한 오픈 웨이트 형태로 제공됩니다.

중국 연구소 두 곳이 불과 몇 주 간격으로 최첨단 규모의 오픈 소스 모델을 공개한 것은 우연이 아닙니다. 중국 연구소들의 모델 공개 주기가 급격히 단축되었습니다.

해당 모델은 8월 3일 정식 출시를 앞두고 7월 19일 상하이에서 열린 세계 인공지능 컨퍼런스에서 미리 공개되었습니다. 보도에 따르면 컴퓨팅 자원 재배치로 인해 정식 출시가 연기되었다고 합니다.

기업 구매자가 두 번 읽어봐야 할 부분

오픈 웨이트와 호스팅 API는 위험 프로필이 서로 다른 두 가지 별개의 제품입니다.

가중치를 다운로드하여 자체 인프라에서 실행하면 데이터가 그대로 유지됩니다. 이것이 바로 규제 산업의 가장 큰 매력입니다.

호스팅된 API에 요청을 보내는 경우, 해당 트래픽은 사이버보안법 및 데이터보안법을 포함한 중국 데이터 관할권의 적용을 받습니다.

민감한 제품의 경우, 그 구분이 결정의 핵심입니다. 양쪽에 같은 모델명이 적혀 있습니다.주권적이고 자체 호스팅 가능한 AI 인프라는 이론적인 문제가 아니라 실제 조달 문제로 대두되고 있으며, 이는 

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이번 주에 볼 만한 콘텐츠

가중치 자체에 관한 문제입니다. Hugging Face와 ModelScope에 파일이 나타나기 전까지는 이는 출시가 아닌 발표에 불과하며, 알리바바의 공개 일정은 이전에도 어긋난 적이 있습니다.

라이선스 약관이 공개되면 확인하세요. 오픈 웨이트와 오픈 소스는 같은 것이 아니며, 사용 제한 사항은 릴리스마다 크게 다릅니다.

그런 다음 독립적인 벤치마크 결과를 기다리세요. 벤더 점수는 기대치를 설정하는 데 도움이 될 뿐, 어떤 것도 확정짓지 못합니다.