2026년 2월 16일 — 중국 설 전야의 높은 주목도 시점에 맞춰 — Alibaba는 자사 플래그십 대규모 언어 및 멀티모달 모델 패밀리의 다음 주요 이터레이션인 Qwen 3.5 출시를 발표했다.
Qwen 계열은 최상위 폐쇄형 모델과의 격차를 좁혀가고 있으며, GLM-5와 MiniMax M2.5 같은 다른 중국계 릴리스도 프런티어를 밀어붙이고 있다. 순수 벤치마크 상한에서는 일부 독점 구성(특화된 GPT/Gemini/Claude 변형)이 좁은 영역에서 여전히 앞서지만, Qwen-3.5의 오픈 가중치, 멀티모달 에이전트 기능, 훨씬 낮은 운영 비용 조합은 2026년 초 가장 파괴적인 등장으로 만든다.
Qwen3.5는 정확히 무엇인가?
Qwen3.5는 이른바 “에이전트형(agentic)” 워크플로 — 즉, 지각(비전 + 텍스트)하고, 다단계로 추론하며, 도구나 액션을 트리거할 수 있는 — 에 맞춰 설계된 Alibaba의 오픈 가중치 멀티모달 파운데이션 모델 패밀리(일부 변형은 오픈 가중치, 더 높은 성능의 폐쇄형/“Plus” 티어 포함)의 최신 세대다. Alibaba의 발표는 Qwen3.5를 Qwen3 및 이전 변형 대비 성능과 비용의 도약으로 규정하며, 네이티브 비전-언어/에이전트 역량과 대형 컨텍스트 윈도우 지원을 내세운다.
공개된 버전
Alibaba는 최소 두 가지 변형을 공개했다:
| 모델 버전 | 총 파라미터 | 활성 파라미터 | 핵심 특성 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-397B-A17B | ~397 billion | 17 billion | 오픈 가중치 플래그십; 효율적 추론; 멀티모달 |
| Qwen3.5-Plus | ~3970 billion equivalent | ~170 billion | API 사용을 위한 클라우드 호스팅 풀 캐퍼시티 변형 |
Qwen3.5의 핵심 기능은 무엇인가?
아래는 Qwen3.5의 주요 혁신과 상위 폐쇄형 모델과의 비교에 대한 상세 개요다:
1. 하이브리드 아키텍처와 추론 효율
Qwen3.5는 다음을 결합한다:
- Sparse MoE 레이어 — 효율적 스케일링을 위해
- 선형 어텐션을 갖춘 Gated Delta Networks — 더 빠른 토큰 처리
- 거대 컨텍스트 윈도우 — 최대 1M 토큰(확장 가능)로, 긴 비디오나 코드베이스 같은 확장된 작업 시퀀스를 자리표시자 트레이드오프 없이 지원
| 기능 | Qwen3.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| 아키텍처 | MoE + Gated Delta | Dense transformer | Dense transformer | Dense transformer |
| 컨텍스트 길이 | 최대 1M 토큰 | ~100–200K 토큰 | ~100–200K 토큰 | ~100–200K 토큰 |
| 멀티모달(네이티브) | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 지원 언어 | 201+ | ~100+ | ~100+ | ~100+ |
| 추론 효율 | 매우 높음 | 보통 | 보통 | 보통 |
평가: Qwen3.5의 하이브리드 아키텍처는 대규모 토큰 추론의 효율성에 특히 적합하며, 처리량과 비용이 중요한 실제 배포 환경에서 경쟁 우위를 제공한다.
2. 에이전트형 역량
“Agentic AI”는 모델이 자율적으로 작업을 운영화하는 — 즉, 의사결정을 내리고, GUI 타깃에 작용하거나, 인간 프롬프트 없이 다단계 논리를 수행하는 — 것을 의미한다.
Alibaba의 공식 발표에 따르면 Qwen3.5는 다음을 수행한다:
- 모바일 및 데스크톱 애플리케이션 전반에서 다중 단계 작업을 자율적으로 실행
- GUI 조작과 비디오 이해 등 시각적 에이전트 작업 지원
- 확장된 추론과 작업 계획 포함
이는 Qwen3.5를 단순한 대화형 LLM이 아니라 자율형 AI 워크플로의 기반으로 위치시키며 — 이는 현재 AI 연구와 배포에서 부상하는 프런티어다.
3. 멀티모달리티와 언어 커버리지
Qwen3.5의 눈에 띄는 특징 중 하나는 네이티브 멀티모달 역량으로, 텍스트·이미지·비디오 입력을 매끄럽게 처리한다 — 차세대 AI 시스템의 상징이다. 또한 언어 지원이 대폭 확장되어 이제 201개 언어와 방언을 커버한다(Qwen3의 119개에서 확대) — 글로벌 적용 범위를 크게 넓혔다.
4. 멀티모달 지능
대부분의 전통적 언어 모델이 텍스트에만 강점을 보이는 것과 달리, Qwen 3.5의 비전-언어 통합은 다음과 같은 기능을 가능하게 한다:
- 장시간 비디오 이해 — 연속 비디오 입력을 최대 2시간까지 지원하는 것으로 보고됨.
- 시각적 추론과 해석 — 이미지 인식, 캡셔닝, 시각 명령 해석 등.
- GUI 및 코드 합성 — 예: 시각적 UI 목업을 실행 가능한 코드로 변환.
이러한 기능은 이를 단순한 LLM이 아니라 자율형 에이전트의 멀티모달 기반으로 자리매김하게 한다.
벤치마크에서 Qwen-3.5는 어떻게 성능을 내는가
핵심 추론 및 지식 평가
다음 표는 Qwen3.5와 주요 독점 모델을 비교한 공개 벤치마크 수치를 요약한다:
| 벤치마크 | Qwen3.5 | GPT-5.2 | Claude 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro (지식) | 87.8 | ~85+ | n/a | ~86+ |
| GPQA (PhD-수준 추論) | 88.4 | ~87 | ~87 | ~88 |
| IFBench (명령 따르기) | 76.5 | ~74–75 | ~75 | ~74 |
| BFCL-V4 (일반 에이전트) | >Gemini 3 Pro | Baseline | Below Qwen3.5 | 비고 참조 |
- TAU2-Bench (도구 실행 + 추론): Qwen3.5(오픈 397B 변형) — ~87.1; TAU 스위트에서 GPT-5.2 구성은 벤더 표에서 종종 고 80대–90대 범위를 보인다.
- BFCL-V4 (함수/도구 호출): Qwen3.5 — ~72.9; 벤더 리더보드의 최상위 폐쇄형 모델은 더 높은 값을 보인다(GPT-5.2 / Claude Opus 변형은 일부 구성에서 ~77–78 범위). BFCL은 정확한 함수 선택, 인자 구성, 도구 오케스트레이션을 측정한다.
- VITA-Bench (멀티모달 에이전트 상호작용): Qwen3.5 — ~49.7; 경쟁 폐쇄형 모델은 분산이 있으며: 일부는 단일 모달 비주얼 추론에서 더 높지만, Qwen의 통합 멀티모달 에이전트 수치는 경쟁력이 있다.
- DeepPlanning (장기 호라이즌 계획): Qwen3.5 — ~34.3; DeepPlanning은 며칠 단위 계획과 장기 호라이즌 단계를 중점으로 하는 보다 어려운 신규 테스트다(논문: arXiv). 모든 프런티어 모델의 점수에 개선 여지가 있으며; Qwen의 가치는 이전 Qwen 대비 에이전트형 장기 호라이즌 역량이 개선되고 있다는 점이다.
- MMLU / MMMLU / 지식 과제: Qwen3.5 — MMLU/변형에서 ~88–89(벤더 수치)로 보고되어, 이전 Qwen 대비 일반 지식/추론에서 최상위권에 위치한다.
이 수치가 의미하는 것: Qwen3.5는 멀티툴 및 멀티모달 에이전트 리더보드(BFCL, TAU2 변형, VITA)에서 특히 우수한 점수를 기록하며, 이는 Alibaba의 제품 목표(앱에서 동작하는 에이전트)와 부합한다. 표준 추론이나 코딩 영역에서는 경쟁력이 있으나 가장 강력한 폐쇄형 시스템을 전 영역에서 압도하는 수준은 아니며 — 실용적 영역의 다수에서 격차를 좁히며 최상위 티어에 위치한다. Qwen3.5는 특히 지식 추론, 멀티모달 이해, 에이전트 워크플로에서 선도 폐쇄형 모델을 최소한 대등하거나 근소하게 앞서는 성과를 보인다.
Qwen3.5는 2026년 최상위 폐쇄형 모델을 능가하는가?
핵심 질문이며 — 답은 신중한 뉘앙스를 요구한다. 대부분의 중립적 AI 분석가들은 Qwen3.5를 2026년 최고의 폐쇄형 모델군과 경쟁하는 수준으로 평가하며 — 현실 세계의 비용 대비 가치 관점에서는, 멀티모달리티와 컨텍스트 길이가 중요할수록 — 많은 실제 용례에서 더 우월한 경우가 많다고 본다.
그렇다 — 특정 벤치마크와 비용 지표에서
효율성과 가격: 토큰 비용, 추론 속도, 배포 비용 부담에서 Qwen3.5는 크게 앞선다.
벤치마크 성능: 공개된 결과에 따르면 Qwen3.5는 지식 추론(MMLU-Pro)과 고급 추론 벤치마크에서 GPT-5.2와 Gemini 3 Pro를 대등하거나 상회한다. 에이전트 작업에서, Gemini 3 Pro와 GPT-5.2를 상회한다고 주장한다.
에이전트 역량: Qwen3.5의 아키텍처는 멀티모달리티와 확장 컨텍스트가 중요한 에이전트 과제에서 특히 강력해 보인다. 에이전트 작업에서, Gemini 3 Pro와 GPT-5.2를 상회한다고 주장한다.
Qwen-3.5가 우위를 보일 가능성이 높은 시나리오
- 대규모, 지연 민감형 추론 스택 — 처리량 향상이 비용 절감으로 직결되는 경우(예: 대량 고객 챗, 대규모 코드 생성). Qwen-3.5의 처리량 주장은 매력적이다.
- 온프레미스, 프라이버시 민감형 배포 — 오픈 가중치와 로컬 파인튜닝이 필수인 분야(헬스케어, 규제 산업). 오픈 라이선스는 벤더 종속을 줄인다.
- 프로프라이어터리 앱에 통합된 에이전트형 멀티모달 파이프라인 — 네이티브 비전-투-액션 경로가 통합 복잡도를 낮추고 엔드투엔드 성공률을 높인다.
가격과 할인: 경쟁 우위로서의 비용 효율
Qwen3.5의 가장 극적인 차별화 요소 중 하나는 가격 — 절대 비용과 미국 기반 독점 시스템 대비 비교 가격 모두에서 그렇다.
API 및 토큰 가격
| 모델 | 100만 토큰당 API 가격 | 상대 비용 지수* |
|---|---|---|
| Qwen3.5-Plus (Alibaba) | ~0.8 CNY (~$0.11) | 1× |
| Gemini 3 Pro | ~14.4 CNY (~$2.00) | ~18× |
| GPT-5.2 | ~12–20 CNY (~$1.70–$2.80) | ~15–25× |
| Claude Opus 4.5 | ~12–15 CNY (~$1.70–$2.10) | ~15–18× |
*보고된 로컬 가격에서 환산된 값으로, 비교 맥락을 위한 대략치다.
통찰: Qwen3.5의 네이티브 가격 — 일부 독점 모델의 약 1/18 수준 — 은 엔터프라이즈 및 개발자 생태계의 비용 대비 성능을 근본적으로 바꾼다. 낮은 토큰 비용은 특히 대량 추론 작업에서 배포 오버헤드를 극적으로 줄여준다.
전략 및 시장 영향
Qwen3.5는 오픈 라이선싱(Apache 2.0), 멀티모달 역량, 에이전트 준비성, 낮은 가격을 결합해 — 특히 비용과 유연성을 우선하는 국제 개발자들에게 — 글로벌 AI 배포 패턴을 재편할 잠재력이 있다.
또한 이번 릴리스는 경쟁 역학을 가속할 수 있다:
- 폐쇄형 벤더에게 더 나은 가격이나 오픈 가중치 제공 압박 증가
- 그간 비용 제약으로 도입이 제한되던 로컬 엔터프라이즈 시스템에서 AI 도입 확대
- Hugging Face와 Alibaba 개발자 생태계 같은 플랫폼을 통한 오픈 액세스 및 커뮤니티 기여로 연구 혁신 확장
결론
Qwen3.5의 중국 설 전야 공개는 2026년 AI 지형에서 새로운 기준을 제시했다고 볼 수 있다. GPT-5.2, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro 같은 독점 시스템이 여전히 강력하지만, Qwen3.5는 많은 과제에서 이들과 대등하거나 앞서며 — 훨씬 낮은 비용과 폭넓은 멀티모달 역량으로 이를 달성한다.
벤치마크 평가에서 많은 주요 지표는 Qwen3.5가 최상위 폐쇄형 모델과 대등하거나 그 이상의 성능 티어에 위치함을 보여준다; 비용과 추론 효율 면에서는 결정적으로 우위다.
개발자는 지금 Qwen 3.5 API를 CometAPI를 통해 이용할 수 있다. 시작하려면 Playground에서 모델의 역량을 탐색하고, 상세 안내는 API 가이드를 참고하라. 액세스 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하라. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공한다.
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