2025 년 4 월 29 일 — 알리바바 그룹은 자사의 주력 인공지능 모델의 최신 버전인 Qwen 3을 출시했습니다. 이 모델은 애플리케이션과 소프트웨어를 구축하는 개발자의 적응성과 효율성을 향상시키도록 설계된 고급 하이브리드 추론 기능을 선보입니다.
Qwen3 모델은 Hugging Face 및 GitHub과 같은 플랫폼에서 오픈 라이선스로 다운로드할 수 있습니다(또는 곧 제공될 예정입니다). 이 모델의 크기는 0.6억 개에서 235억 개까지 다양하며, 더 큰 모델일수록 광범위한 매개변수 집합 덕분에 일반적으로 문제 해결 능력이 더 뛰어납니다.
Qwen 3의 주요 기능 및 장점
Qwen3는 119개 언어를 지원하며, 약 36조 개의 토큰이 포함된 광범위한 데이터 세트를 기반으로 학습되었습니다. 토큰은 모델이 처리하는 기본 데이터 단위를 나타내며, 일반적으로 1만 개의 토큰은 약 750,000만 단어에 해당합니다. 학습 자료에는 교과서, 질의응답 쌍, 코드 스니펫, 그리고 AI 생성 데이터가 포함되었습니다.
Qwen2는 이전 모델인 Qwen3에 비해 상당히 향상된 성능을 보여줍니다. Qwen3 모델은 OpenAI의 o3 및 o4-mini와 같은 최상위 모델을 전반적으로 능가하지는 못하지만, 여전히 경쟁력 있는 성능을 제공합니다.
특히, 가장 큰 Qwen3 모델인 Qwen-3-235B-A22B는 프로그래밍 경진대회로 유명한 Codeforces와 같은 플랫폼에서 OpenAI의 o3-mini와 Google의 Gemini 2.5 Pro보다 우수한 성능을 보였습니다. 이 모델은 AIME 및 BFCL과 같은 복잡한 수학 평가에서도 우수한 성능을 보였습니다. 그러나 Qwen-3-235B-A22B는 아직 공개되지 않았습니다.
가장 큰 규모의 공개 Qwen3 모델인 Qwen3-32B는 다양한 독점 및 공개 AI 모델과 경쟁하며, 코딩 벤치마크인 LiveCodeBench를 포함한 여러 테스트에서 OpenAI의 o1을 능가했습니다. 알리바바는 Qwen3가 도구 호출 기능에서 "뛰어나며", 명령을 효과적으로 따르고 특정 데이터 형식을 복제한다고 주장합니다. Qwen3는 Fireworks AI 및 Hyperbolic과 같은 클라우드 제공업체를 통해서도 이용할 수 있습니다.
알리바바는 Qwen3 모델을 "하이브리드"라고 설명하는데, 이는 복잡한 문제에 대한 심층적인 추론이나 간단한 요청을 신속하게 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. OpenAI의 o3 모델과 유사한 이 다재다능한 추론 능력은 지연 시간이 증가하더라도 자체 사실 확인을 가능하게 합니다.
전략적 맥락
Qwen 3의 출시는 올해 초 중국 현지 스타트업 DeepSeek의 돌풍을 불러일으키며 중국 AI 분야의 경쟁이 치열해지는 가운데 이루어졌습니다. DeepSeek의 고성능, 비용 효율적인 AI 모델은 바이두와 같은 주요 기업들이 Ernie 4.5 Turbo와 추론 최적화 Ernie X1 Turbo와 같은 고급 모델을 선보이며 AI 개발에 박차를 가하도록 이끌었습니다.
알리바바의 Qwen 3는 DeepSeek과의 경쟁을 이어가고 있으며, DeepSeek의 획기적인 성과 직후 Qwen 2.5-Max를 출시한 바 있습니다. 이러한 급속한 혁신은 중국 IT 대기업들 간의 AI 군비 경쟁이 심화되고 있음을 보여줍니다.
Qwen 3의 글로벌 영향
알리바바의 Qwen 시리즈는 회사의 AI 전략 전환에 중요한 역할을 해왔습니다. 이는 최근 몇 년간 규제 문제와 시장 압력 속에서도 회사에 활력을 불어넣는 계기가 되었습니다. 에디 우 CEO의 리더십 아래 알리바바는 AI 비전을 공고히 하고, 자원을 재분배하고 비전략적 자산을 매각하여 AI 개발에 집중해 왔습니다.
Qwen 3의 출시는 알리바바의 AI 혁신에 대한 의지를 보여줄 뿐만 아니라, 중국 IT 대기업들이 AI 분야를 주도하기 위해 경쟁하는 더 큰 흐름을 보여줍니다. AI가 다양한 산업에 점점 더 필수적인 요소가 됨에 따라, 중국 AI 환경의 발전은 전 세계에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
시작 가이드
개발자는 액세스할 수 있습니다 퀀 3 API를 통해 코멧API시작하려면 Playground에서 모델의 기능을 탐색하고 다음을 참조하세요. API 가이드 자세한 지침은 를 참조하세요. 일부 개발자는 모델을 사용하기 전에 소속 기관을 확인해야 할 수도 있습니다.