알리바바의 최신 인공지능 기술 Qwen3-코더, AI 기반 소프트웨어 개발 환경의 급속한 발전에 중요한 이정표를 세웠습니다. 23년 2025월 3일에 공개된 Qwen480-Coder는 보일러플레이트 코드 생성부터 전체 코드베이스 디버깅까지 복잡한 프로그래밍 작업을 자율적으로 처리하도록 설계된 오픈 소스 에이전트 코딩 모델입니다. 최첨단 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 구축되고 토큰당 35억 개의 활성화된 매개변수를 포함하여 3억 개의 매개변수를 자랑하는 이 모델은 성능과 연산 효율성 간의 최적의 균형을 달성합니다. 이 글에서는 QwenXNUMX-Coder의 차별점을 살펴보고, 벤치마크 성능을 검토하며, 기술 혁신을 분석하고, 개발자에게 최적의 사용법을 안내하고, 이 모델의 수용도와 미래 전망을 살펴봅니다.
Qwen3‑Coder란 무엇인가요?
Qwen3‑Coder는 22년 2025월 3일에 공식 발표된 Qwen 제품군의 최신 에이전트 코딩 모델입니다. "지금까지 가장 에이전트적인 코드 모델"로 설계된 주력 모델인 Qwen480‑Coder‑35B‑A480B‑Instruct는 총 35억 개의 매개변수를 제공하며, MoE(Mixture‑of‑Experts) 설계를 통해 토큰당 256억 개의 매개변수를 활성화합니다. 기본적으로 최대 XNUMX개 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하고 외삽 기법을 통해 최대 XNUMX만 개의 토큰까지 확장하여 저장소 규모의 코드 이해 및 생성에 대한 요구를 충족합니다.
Apache 2.0에서 오픈 소스
알리바바의 커뮤니티 중심 개발 의지에 따라 Qwen3‑Coder는 Apache 2.0 라이선스로 출시됩니다. 이러한 오픈 소스 라이선스는 투명성을 보장하고, 제XNUMX자의 기여를 촉진하며, 학계와 산업계 모두에서 도입을 가속화합니다. 연구원과 엔지니어는 사전 학습된 가중치에 접근하여 핀테크부터 과학 컴퓨팅까지 특화된 분야에 맞춰 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
Qwen2.5에서의 진화
2.5B에서 0.5B까지의 매개변수를 제공하고 코드 생성 벤치마크에서 SOTA(최소 성능 평가) 결과를 달성했던 Qwen32‑Coder의 성공을 기반으로, Qwen3‑Coder는 더 큰 규모, 향상된 데이터 파이프라인, 그리고 새로운 학습 방식을 통해 이전 모델의 역량을 확장합니다. Qwen2.5‑Coder는 꼼꼼한 데이터 정리 및 합성 데이터 생성을 통해 5.5조 3천억 개 이상의 토큰을 학습했습니다. Qwen7.5‑Coder는 70%의 코드 비율로 XNUMX조 XNUMX천억 개의 토큰을 수집하고, 이전 모델을 활용하여 노이즈가 있는 입력을 필터링하고 재작성하여 탁월한 데이터 품질을 제공합니다.
Qwen3-Coder를 차별화하는 주요 혁신은 무엇입니까?
Qwen3-Coder를 차별화하는 몇 가지 주요 혁신은 다음과 같습니다.
- 에이전트 작업 오케스트레이션: Qwen3-Coder는 단순히 스니펫을 생성하는 데 그치지 않고, 인간의 개입 없이 문서 읽기, 유틸리티 호출, 출력 검증 등 여러 작업을 자율적으로 연결할 수 있습니다.
- 강화된 사고 예산: 개발자는 추론의 각 단계에 얼마나 많은 컴퓨팅을 할애할지 구성할 수 있으며, 이를 통해 속도와 철저함 간의 사용자 정의 가능한 균형을 맞출 수 있습니다. 이는 대규모 코드 합성에 매우 중요합니다.
- 원활한 도구 통합: Qwen3-Coder의 명령줄 인터페이스인 "Qwen Code"는 함수 호출 프로토콜과 사용자 정의 프롬프트를 채택하여 인기 있는 개발자 도구와 통합되므로 기존 CI/CD 파이프라인과 IDE에 쉽게 내장할 수 있습니다.
Qwen3‑Coder는 경쟁 제품에 비해 어떤 성능을 보입니까?
벤치마크 대결
알리바바가 발표한 성능 지표에 따르면, Qwen3-Coder는 DeepSeek의 코덱스 스타일 모델과 Moonshot AI의 K2와 같은 국내 주요 경쟁 제품들을 능가하며, 여러 벤치마크에서 미국 최고 제품들의 코딩 성능과 동등하거나 그 이상의 성능을 보입니다. 제XNUMX자 평가에서는 다음과 같은 결과가 나왔습니다.
- Aider 다국어: Qwen3-Coder-480B는 점수를 달성했습니다. **61.8%**강력한 다국어 코드 생성 및 추론을 보여줍니다.
- MBPP와 HumanEval: 독립적인 테스트 보고서에 따르면 Qwen3-Coder-480B-A35B는 기능적 정확성과 복잡한 프롬프트 처리 측면에서 GPT-4.1보다 성능이 뛰어나며, 특히 여러 단계로 구성된 코딩 과제에서 그 성능이 뛰어납니다.
- 480B 매개변수 변형은 85% 이상의 실행 성공을 달성했습니다. SWE‑벤치 검증된 제품군은 DeepSeek의 최상위 모델(78%)과 Moonshot의 K2(82%)를 모두 능가하며 Claude Sonnet 4와 거의 비슷한 수준인 86%를 기록했습니다.
독점 모델과의 비교
알리바바는 Qwen3‑Coder의 에이전트 기능이 엔드투엔드 코딩 워크플로에서 Anthropic의 Claude 및 OpenAI의 GPT‑4와 유사하다고 주장하는데, 이는 오픈소스 모델로서는 놀라운 성과입니다. 초기 테스터들은 QwenXNUMX‑Coder의 멀티턴 플래닝, 동적 도구 호출, 자동 오류 수정 기능을 통해 풀스택 웹 애플리케이션 구축이나 CI/CD 파이프라인 통합과 같은 복잡한 작업을 최소한의 인적 개입으로 처리할 수 있다고 보고했습니다. 이러한 기능은 순수 생성형 LLM에서는 상대적으로 덜 두드러지는 특징인 코드 실행을 통한 자체 검증 기능을 통해 더욱 강화됩니다.
Qwen3‑Coder의 기술적 혁신은 무엇입니까?
전문가 혼합(MoE) 아키텍처
Qwen3‑Coder의 핵심은 최첨단 MoE(Mobility Enhanced Enhanced) 설계입니다. 모든 토큰에 대해 모든 매개변수를 활성화하는 고밀도 모델과 달리, MoE 아키텍처는 특정 토큰 유형이나 작업에 맞춰 특화된 하위 네트워크(전문가)를 선택적으로 활용합니다. Qwen3‑Coder에서는 총 480억 개의 매개변수가 여러 전문가에게 분산되며, 토큰당 활성화되는 매개변수는 35억 개에 불과합니다. 이러한 접근 방식은 코드 합성 및 디버깅의 높은 충실도를 유지하면서 동급 고밀도 모델 대비 추론 비용을 60% 이상 절감합니다.
사고 모드와 비사고 모드
Qwen3 제품군의 광범위한 혁신을 차용하여 Qwen3‑Coder는 다음을 통합합니다. 듀얼 모드 추론 뼈대:
- 생각 모드 알고리즘 설계나 파일 간 리팩토링과 같은 복잡하고 여러 단계로 구성된 추론 작업에 더 많은 "사고 예산"을 할당합니다.
- 비사고 모드 간단한 코드 완성 및 API 사용 조각에 적합한 빠르고 상황에 맞는 응답을 제공합니다.
이러한 통합 모드 전환을 통해 채팅 최적화 작업과 추론 최적화 작업에 대해 별도의 모델을 조작할 필요가 없어지고 개발자 워크플로가 간소화됩니다.
자동화된 테스트 케이스 합성을 통한 강화 학습
Qwen3‑Coder의 가장 두드러진 혁신은 256K 토큰 컨텍스트 윈도우(선도적인 오픈 모델의 일반적인 용량의 두 배)와 외삽법(예: YaRN)을 통한 최대 XNUMX만 개의 토큰 지원입니다. 이를 통해 모델은 전체 저장소, 문서 세트 또는 다중 파일 프로젝트를 단일 패스로 처리하여 파일 간 종속성을 유지하고 반복적인 프롬프트를 줄일 수 있습니다. 실증 테스트 결과, 컨텍스트 윈도우 확장은 특히 환경 기반 강화 학습 시나리오에서 장기 작업 성능에 있어 감소하는 경향을 보이지만 여전히 유의미한 향상을 보였습니다.
개발자는 Qwen3‑Coder에 어떻게 접근하여 사용할 수 있나요?
Qwen3-Coder의 출시 전략은 개방성과 도입 용이성을 강조합니다.
- 오픈 소스 모델 가중치: 모든 모델 체크포인트는 Apache 2.0에서 GitHub에 제공되어 완전한 투명성과 커뮤니티 중심의 개선이 가능합니다.
- 명령줄 인터페이스(Qwen 코드): Google Gemini Code에서 포크된 CLI는 사용자 정의 프롬프트, 함수 호출, 플러그인 아키텍처를 지원하여 기존 빌드 시스템 및 IDE와 원활하게 통합됩니다.
- 클라우드 및 온프레미스 배포: 사전 구성된 Docker 이미지와 Kubernetes Helm 차트는 클라우드 환경에서 확장 가능한 배포를 용이하게 하고, 로컬 양자화 레시피(2~8비트 동적 양자화)는 상용 GPU에서도 효율적인 온프레미스 추론을 가능하게 합니다.
- CometAPI를 통한 API 접근: 개발자는 다음과 같은 플랫폼의 호스팅된 엔드포인트를 통해 Qwen3-Coder와 상호 작용할 수도 있습니다. 코멧API오픈 소스를 제공하는(
qwen3-coder-480b-a35b-instruct) 및 상업용 버전(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22) 동일한 가격으로 제공됩니다. 상업용 버전은 길이가 1M입니다. - 포옹하는 얼굴:Alibaba는 Qwen3‑Coder 가중치와 관련 라이브러리를 Hugging Face와 GitHub에서 무료로 제공하며, 로열티 없이 학문적, 상업적 사용을 허용하는 Apache 2.0 라이선스에 따라 패키징했습니다.
CometAPI를 통한 API 및 SDK 통합
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
개발자는 다음과 상호 작용할 수 있습니다. Qwen3-코더 CometAPI를 통해 사용 가능한 호환 가능한 OpenAI 스타일 API를 통해. 코멧API오픈 소스를 제공하는(qwen3-coder-480b-a35b-instruct) 및 상업용 버전(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22) 동일한 가격으로 제공됩니다. 상용 버전은 1M 길이입니다. Python용 샘플 코드(OpenAI 호환 클라이언트 사용)에는 샘플링 설정(temperature = 0.7, top_p = 0.8, top_k = 20, repetition_penalty = 1.05)을 권장하는 모범 사례가 포함되어 있습니다. 출력 길이는 최대 65,536개의 토큰까지 확장할 수 있어 대규모 코드 생성 작업에 적합합니다.
시작하려면 모델의 기능을 탐색하세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요.
허깅 페이스와 알리바바 클라우드에 대한 빠른 시작
Qwen3‑Coder를 실험하고 싶어하는 개발자는 저장소 아래의 Hugging Face에서 모델을 찾을 수 있습니다. Qwen/Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Instruct. 통합은 다음을 통해 간소화됩니다. transformers 라이브러리(버전 ≥ 4.51.0) KeyError: 'qwen3_moe') 및 OpenAI 호환 Python 클라이언트. 간단한 예:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-480B-A35B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-480B-A35B-Instruct")
input_ids = tokenizer("def fibonacci(n):", return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(input_ids, max_length=200, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, repetition_penalty=1.05)
print(tokenizer.decode(output))
사용자 정의 도구 및 에이전트 워크플로 정의
Qwen3‑Coder의 뛰어난 기능 중 하나는 다음과 같습니다. 동적 도구 호출개발자는 린터, 포매터, 테스트 러너와 같은 외부 유틸리티를 등록하고, 코딩 세션 중에 모델이 이를 자율적으로 호출하도록 할 수 있습니다. 이 기능을 통해 Qwen3‑Coder는 수동적인 코드 어시스턴트에서 능동적인 코딩 에이전트로 전환되어 테스트 실행, 코드 스타일 조정, 심지어 대화형 인텐트에 따라 마이크로서비스 배포까지 가능합니다.
Qwen3‑Coder는 어떤 잠재적 응용 분야와 미래 방향을 가능하게 합니까?
오픈소스의 자유로움과 엔터프라이즈급 성능을 결합한 Qwen3‑Coder는 차세대 AI 기반 개발 도구의 길을 열어줍니다. 자동화된 코드 감사 및 보안 규정 준수 검사부터 지속적인 리팩토링 서비스와 AI 기반 DevOps 어시스턴트까지, 이 모델의 다재다능함은 이미 스타트업과 사내 혁신 팀 모두에게 영감을 주고 있습니다.
소프트웨어 개발 워크플로
얼리 어답터들은 보일러플레이트 코딩, 종속성 관리, 초기 스캐폴딩에 소요되는 시간을 30~50% 단축하여 엔지니어가 고부가가치 설계 및 아키텍처 작업에 집중할 수 있다고 보고합니다. 지속적 통합 제품군은 Qwen3-Coder를 활용하여 테스트를 자동 생성하고, 회귀를 감지하고, 실시간 코드 분석을 기반으로 성능 최적화를 제안할 수도 있습니다.
엔터프라이즈 플레이
금융, 의료, 전자상거래 분야의 기업들이 Qwen3-Coder를 미션 크리티컬 시스템에 통합함에 따라, 사용자 팀과 Alibaba R&D 간의 피드백 루프를 통해 도메인별 튜닝, 강화된 보안 프로토콜, 더욱 엄격한 IDE 플러그인 등 개선 작업이 가속화될 것입니다. 또한, Alibaba의 오픈소스 전략은 글로벌 커뮤니티의 기여를 장려하여 확장 기능, 벤치마크, 모범 사례 라이브러리로 구성된 활발한 생태계를 조성합니다.
결론
요약하자면, Qwen3‑Coder는 소프트웨어 엔지니어링을 위한 오픈소스 AI의 이정표입니다. 강력한 에이전트 기반 모델로, 코드를 작성할 뿐만 아니라 최소한의 인적 감독으로 전체 개발 파이프라인을 조율합니다. 알리바바는 이 기술을 무료로 제공하고 쉽게 통합할 수 있도록 함으로써 고급 AI 도구에 대한 접근성을 높이고 소프트웨어 개발이 점점 더 협업적이고 효율적이며 지능적으로 이루어지는 시대를 위한 토대를 마련하고 있습니다.
자주 묻는 질문
Qwen3‑Coder를 "에이전트"로 만드는 것은 무엇입니까?
에이전트 AI는 여러 단계의 작업을 자율적으로 계획하고 실행할 수 있는 모델을 의미합니다. Qwen3‑Coder는 외부 도구를 호출하고, 테스트를 실행하고, 사람의 개입 없이 코드베이스를 관리할 수 있는 기능을 통해 이러한 패러다임을 잘 보여줍니다.
Qwen3‑Coder는 프로덕션 용도로 적합합니까?
Qwen3‑Coder는 벤치마크와 실제 테스트에서 강력한 성능을 보여주지만, 기업은 중요한 프로덕션 워크플로에 통합하기 전에 도메인별 평가를 실시하고 가드레일(예: 출력 검증 파이프라인)을 구현해야 합니다.
Mixture‑of‑Experts 아키텍처는 개발자에게 어떤 이점을 제공합니까?
MoE는 토큰당 관련 하위 네트워크만 활성화하여 추론 비용을 줄이며, 이를 통해 생성 속도를 높이고 컴퓨팅 비용을 절감합니다. 이러한 효율성은 클라우드 환경에서 AI 코딩 어시스턴트를 확장하는 데 매우 중요합니다.
