Qwen 4 Max 체급 분석: 2.4T 전작 대비 어느 정도의 초대형 모델이 올 것인가
Qwen 4 Max 체급 분석: 2.4T 전작 대비 어느 정도의 초대형 모델이 올 것인가
Qwen 4 Max의 정식 출시가 임박한 가운데, 전작인 Qwen 3.8 Max의 사양을 통해 향후 플래그십의 체급을 가늠해 본다. 아파라 컨퍼런스 2026에서 공개된 로드맵과 GitHub/Hugging Face에서 검증된 실제 데이터를 기반으로 분석한다.
1. 전작(Qwen 3.8 Max) 사양 분석
현재 시장에 서비스 중인 플래그십 Qwen 3.8 Max의 규격이다.
| 항목 | 사양 |
|---|---|
| 총 파라미터 | 2.4T (2조 4,000억 개) |
| 아키텍처 | Sparse Mixture-of-Experts (MoE) |
| 활성 파라미터 | 95B per token |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M 토큰 (최대 983,616 토큰) |
| 최대 출력 | 131,072 토큰 |
| 입력 비용 | $2.00 / 1M 토큰 |
| 출력 비용 | $6.00 / 1M 토큰 |
| 멀티모달 | 텍스트, 이미지, 비디오 입력 지원 |
| 라이선스 | 근접 MIT (오픈 웨이트) |
출처: Alibaba Cloud Model Studio, GitHub(AlibabaCloud-Official/Qwen3.8-max), MarkTechPost, DevelopersDigest (2026-08-03)
2. Qwen 4의 지향점: 아파라 컨퍼런스 2026 로드맵
2026년 9월 22일 항저우 아파라 컨퍼런스에서 알리바바 CEO 에디 우가 발표한 내용이다.
Qwen 4는 현재 훈련 중
알리바바 공식 발표에 따르면 Qwen 4는 "현재 훈련 중(in training)"이며, 출시 일정·모델 크기·라이선스 조건은 아직 공개되지 않았다.
Qwen 4.5, Qwen 5 시리즈: 5~10T 파라미터
에디 우는 "5~10조 파라미터 규모의 새 모델을 훈련할 계획"이라며 "더 복잡하고 긴 시간축의 태스크를 완수하고 ASI를 향해 나아가는 것이 목표"라고 밝혔다. 이는 Qwen 3.8 Max(2.4T) 대비 2~4배에 달하는 규모다.
출처: NYU Shanghai RITS, Reuters, Alizila (2026-09-22)
Qwen3.8-Flash-Next: Qwen 4 아키텍처 프리뷰
정식 출시 전, 아키텍처를 미리 공개한 모델이 있다.
| 항목 | 사양 |
|---|---|
| 메인 모델 | 125B MoE |
| N-gram 임베딩 | 51B |
| 활성 파라미터 | 6B per token |
| 릴리즈일 | 2026-08-26 |
| 라이선스 | 오픈 웨이트 |
주요 아키텍처 변경사항:
- Gated DeltaNet + QSA 하이브리드 어텐션: 히스토리를 효율적으로 압축하고, 긴 시퀀스에서 어텐션 비용을 대폭 절감
- Gated Residual: 잔류 연결을 4개 브랜치로 확장하고 동적 게이트로 제어
- N-gram Embedding: 로컬 컨텍스트를 활용해 모델 용량을 거의 추가 계산 없이 확장
- Muon 옵티마이저: 정확도와 AdamW 간 역할 분담을 개선
출처: GitHub QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next, Hugging Face, inferenceX SemiAnalysis
3. 하드웨어 인프라: 전무 V900
알리바바 T-Head가 개발한 차세대 AI 가속기.
| 항목 | V900 | M890 (전작) |
|---|---|---|
| 연산 성능 | 3배 | 1x (기준) |
| 메모리 | 216 GB HBM | 144 GB HBM |
| 칩간 대역폭 | 1,200 GB/s | 800 GB/s |
| 대규모 클러스터 | 최대 50만 장 지원 | - |
| 상용화 | 2027년 Q1 양산 예정 | - |
에디 우는 "전무 V900은 현재 중국에서 가장 강력한 AI 칩"이라고 밝혔다. M890 슈퍼노드는 이미 2조 파라미터 이상의 기초 모델 추론을 처리 중이며, 이번 분기 상용 배포를 시작한다.
알리바바 클라우드의 글로벌 데이터센터 용량은 2032년까지 20GW를 돌파할 예정이다(2022년 대비 10배).
4. 오픈소스 생태계 현황
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| 누적 오픈소스 모델 수 | 460개 이상 |
| 누적 다운로드 수 | 30억 회 돌파 |
| 파생 모델 수 | 30만 개 이상 |
알리바바는 현재까지 허깅페이스 등을 통해 Qwen 관련 모델을 가장 공격적으로 오픈소스로 공개하고 있다. 에디 우는 "오픈소스 Qwen 27B가 전 세계 개발자 사이에서 가장 인기 있는 모델이 되었다"고 언급했다.
5. 검증된 벤치마크 수치
Qwen 4 세대는 아직 정식 출시 전이므로, 현재 공개된 Qwen 3.x 시리즈의 실제 벤치마크를 정리한다.
| 모델 | SWE-bench Verified | 기타 주요 벤치마크 |
|---|---|---|
| Qwen3.8-Max (2.4T) | - | Text Arena 5위, Vision Arena 2위 |
| Qwen3.8-27B | - | SWE-bench Pro 61.7, IFBench 79.5, OSWorld 84.3 |
| Qwen3.6-27B (Dense) | 77.2% | Terminal-Bench 2.0 59.3% (Claude Opus 4.6 수준) |
| Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | 70.6% | - |
| KAT-Coder-V2.5 (35B-A3B) | 69.4% | - |
출처: LLMCheck, regolo.ai, tokenmix.ai, benchmarks 공개 데이터
6. 주의할 한계점 (커뮤니티 검증)
강력한 성능 이면에 Qwen 시리즈 고유의 한계가 존재한다.
강한 고집(아집) 현상: 잘못된 정보를 출력했을 때 이를 인정하지 않고 끝까지 고집하는 경향이 강해, 시스템 프롬프트 튜닝이 필수적이다.
엄격한 자체 검열: 중국계 모델 특성상 정치적·사회적 민감 이슈가 프롬프트에 포함되면 즉시 대화를 중단하는 검열 시스템이 발동한다. DeepSeek보다 검열 기준이 빡빡한 편으로 알려져 있다.
7. 가짜 루머 구분 기준
현재 "Qwen 4 Coder 32B가 SWE-bench Verified 82%를 달성했다"는 루머가 돌고 있으나, 이는 가짜 스펙으로 판명되었다.
가짜로 판별된 근거
- 공식 채널에 없음: 알리바바 블로그·GitHub·Hugging Face Organisation에 단 한 번도 발표된 적 없다
- 웨이트 파일 부재: 실제 Qwen 릴리즈는 모든 경우 Hugging Face에서 다운로드 가능한 웨이트를 함께 공개한다
- 벤치마크 비현실적: 32B 모델이 82%를 달성하면 276B 모델(Inkling-Small, 80.2%)의 기록을 경신하는데, 이는 현재 기술적으로 불가능
- 스펙 도용: ~32B MoE + ~3B 활성 + Apache 2.0 조합은 Qwen3.6-35B-A3B의 버전 번호만 바꾼 것
LLMCheck는 이 모델을 "기록에서 삭제했다"고 공식 발표했다.
출처: LLMCheck "Qwen 4 Coder: Why You Can't Download It" (2026-08 수정)
8. 요약: Qwen 4 Max는 어느 체급인가
| 구분 | Qwen 3.8 Max | Qwen 4 Max (예측) | Qwen 4.5/5 (계획) |
|---|---|---|---|
| 총 파라미터 | 2.4T | 미공개 (3T 이상 추정) | 5~10T |
| 아키텍처 | MoE | GDN+QSA 하이브리드 | 미공개 |
| 활성 파라미터 | 95B | 미공개 | 미공개 |
| 오픈 웨이트 | 예 | 미공개 | 미공개 |
Qwen 4 Max의 정확한 스펙은 출시까지 기다려야 한다. 다만, 전작의 2.4T 대비 2~4배 확장이 계획되어 있고, 전무 V900(50만 장 클러스터)이 같은 시기에 상용화된다는 점을 고려하면, Qwen 4 Max는 3T~5T 범위의 초대형 체급을 가질 가능성이 높다.
알리바바가 오픈 웨이트를 유지할지, 라이선스 정책이 바뀔지는 아직 미확인이다. Qwen 3.8 Max까지는 근접 MIT 라이선스로 오픈 소스를 유지했으므로, Qwen 4에서도 같은 기조가 이어질지가 핵심 관전 포인트다.