(출처: 알리바바)
알리바바가 Qwen 3.8 max 가 출시 2개월 만에 업데이트를 통해 앤스로픽의 페이블 5를 일부 벤치에서 따라잡은 0902를 선보였습니다. 특이하게도 3..9나 4.0이 아닌 Qwen 3.8 max 0902식으로 명칭을 붙였는데, 2.4조(2.4T) 파라미터 MoE 아키텍처, 활성 파라미터 약 95B, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, thinking mode, 도구 생태계를 그대로 유지하면서 앞서 Qwen 3.8 27B나 플래시 모델처럼 코딩과 에이전트 중심의 후훈련(post-training, RL 포함)으로 성능을 끌어올렸습니다.
새로운 세대 모델이 아니라 동일 기반의 스냅샷 업데이트로 가격 역시 동일합니다. (입력 $2 / 1M 토큰, 출력 $6 / 1M 토큰. 캐시 읽기(explicit $0.17, implicit $0.25)) 따라서 기존의 높은 가성비를 그대로 가져가면서 성능을 대폭 높여 서방 모델의 큰 위협이 될 것으로 보입니다.
성능 벤치마크 결과를 보면 Code Arena - WebDev에서 전체 1위 (1,691점)을 달성했는데 이는 이전 Qwen3.8-Max 대비 22점 클로드 오푸스 5 (Max) 대비 3점 (1,688점), Kimi K3 (Max) 대비 17점 높은 것입니다. 그외에도 전반적인 성능이 Qwen 4.0이라고 이름붙여도 될 정도로 높아졌는데도 특이하게도 같은 버전의 마이너 업데이트처럼 공개됐습니다.
Full Benchmark Table
Qwen 3.8 27B처럼 Qwen 3.8 max 0902 역시 새로운 데이터로 모델을 학습시키는 대신 미세 지도 조정과 강화학습 기반 후 훈련을 통해 답변 품질을 높인 버전으로 보입니다. 중국산 AI 모델이 미국 프론티어 모델을 턱밑까지 추격한 가운데 Qwen 4에선 어떤 모습을 보여줄지 궁금해지는 대목입니다.
참고
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