Qwen 3.5이란 무엇인가요? 중국 AI 연구소들은 설 연휴 특수를 노려 주요 제품을 출시합니다. 2026년에 텐센트, 지푸, 바이트댄스 등은 업그레이드 버전을 먼저 공개했습니다. 이에 알리바바는 2월 17일 연휴를 몇 시간 앞둔 2월 16일에 Qwen 3.5로 맞불을 놓았습니다.
Qwen 3.5-397B-A17B는 희소 MoE(Mixture-of-Experts) 설정으로 3,970억 개의 파라미터를 갖추고 있습니다. 이 모델은 토큰당 170억 개만 활성화하여 이전 모델보다 60% 낮은 비용으로 8배 높은 처리량으로 최첨단 추론, 코딩 및 시각적 에이전트 작업을 수행합니다. 오픈 모델은 로컬에서 실행됩니다. Qwen3.5-Plus는 알리바바 클라우드 모델 스튜디오에서 100만 토큰 컨텍스트로 호스팅된 추론을 처리합니다.
이 가이드는 Qwen 3.5의 하이브리드 아키텍처, 벤치마크 성과, 그리고 정확한 API 워크플로우를 다룹니다. 엔지니어는 이 단계를 사용하여 오픈 웨이트를 미세 조정하거나 클라우드로 트래픽을 라우팅할 수 있습니다.
Qwen 3.5는 정확히 무엇인가요?
알리바바 클라우드의 Qwen 팀은 이전 세대의 모든 한계를 해결하면서 Qwen 3.5를 Qwen 3의 직접적인 후속 모델로 개발했습니다. 플래그십 오픈 모델인 Qwen3.5-397B-A17B는 희소 MoE(Mixture-of-Experts) 설계를 사용합니다. 전체 3,970억 개의 파라미터 중 순방향 전달당 170억 개의 활성 전문가를 통해 라우팅됩니다. 이러한 희소 활성화는 밀집 모델의 지능을 메모리 및 FLOPs의 일부만으로 제공합니다.
Qwen 3.5는 진정한 네이티브 멀티모달 모델로 작동합니다. 텍스트 전용 백본에 시각 어댑터를 추가하는 방식과 달리, Qwen 3.5는 초기 사전 학습 단계부터 텍스트, 이미지, 비디오 토큰을 융합합니다. 이 아키텍처는 초기 융합(early fusion)을 통해 이미지 패치를 트랜스포머 레이어에 직접 주입하여 원활한 교차 모달 추론을 가능하게 합니다. 엔지니어들은 이 기능을 활용하여 이전에 별도의 OCR 파이프라인, 레이아웃 파서 및 시각 모델이 필요했던 작업을 수행합니다.
호스팅되는 Qwen3.5-Plus 변형은 알리바바 클라우드 모델 스튜디오에서 기본적으로 100만 토큰 컨텍스트 창으로 이 기능을 확장합니다. 이 창은 전체 코드베이스, 몇 시간 분량의 비디오 스크립트 또는 500페이지 분량의 기술 보고서를 단일 프롬프트에서 지원하여 짧은 컨텍스트 모델을 괴롭히던 청킹(chunking) 문제를 해결합니다.
지원 언어는 Qwen 3보다 69% 증가한 201개 언어 및 방언으로 확장되었습니다. 확장된 25만 어휘는 스크립트 전반에 걸쳐 토큰을 압축하여 전역 애플리케이션의 추론 비용을 10-60% 절감합니다. 개발자는 Qwen 3.5를 도메인 코퍼스에 미세 조정하고 더 빠른 수렴을 관찰하는데, 이는 기본 토크나이저가 이미 저자원 언어를 효율적으로 처리하기 때문입니다.
적응형 추론 모드는 Qwen 3.5를 더욱 차별화합니다. 이 모델은 세 가지 런타임 플래그를 노출합니다.
enable_thinking: true는 복잡한 작업을 위한 사고의 연쇄(chain-of-thought) 추론을 트리거합니다.enable_fast: true는 높은 처리량 서비스의 지연 시간을 우선시합니다.enable_auto: true는 프롬프트 복잡성에 따라 모델이 동적으로 선택하도록 합니다.
이러한 제어 기능은 엔지니어가 동일한 엔드포인트 내에서 품질과 속도의 균형을 맞추고, 배치 처리와 실시간 에이전트 모두에 최적화할 수 있도록 합니다.
Qwen 3.5를 차별화하는 주요 기능
Qwen 3.5는 배포 결정에 직접적인 영향을 미치는 엔지니어링 혁신을 통합합니다. 하이브리드 백본은 선형 복잡성 어텐션을 위한 Gated Delta Networks와 희소 MoE 라우팅을 결합합니다. 이 아키텍처는 동일한 하드웨어에서 측정했을 때, Qwen3-Max에 비해 32k 컨텍스트에서 8.6배, 256k에서 19배 더 빠른 디코딩을 달성합니다.
25만 어휘는 조용한 효율성 배율 역할을 합니다. 이는 이전 Qwen 모델의 15만 2천 어휘보다 중국어 문자, 수학 기호 및 코드 토큰을 더 간결하게 인코딩합니다. 미세 조정자들은 기술 데이터 세트에서 15-25% 낮은 토큰 수를 보고하며, 이는 대규모에서 측정 가능한 비용 절감으로 이어집니다.
멀티모달 처리는 프로덕션 준비 상태에 도달했습니다. Qwen 3.5는 다음을 처리합니다.
- 최대 1344x1344 픽셀의 고해상도 이미지.
- 8 FPS의 60초 비디오 클립.
- 픽셀 단위의 완벽한 요소 감지가 가능한 UI 스크린샷.
종단 간 훈련된 비전 인코더는 MathVista에서 90.3, MMMU에서 85.0점을 달성하여 별도의 전처리 과정이 필요한 모델들을 능가합니다.
에이전트 지능은 Qwen 3.5의 핵심 기능으로 부상하고 있습니다. 이 모델은 "시각적 에이전트" 작업을 기본적으로 수행합니다. 데스크톱 스크린샷을 받아 UI 요소를 식별하고, 다단계 워크플로우를 계획하며, 실행 가능한 작업을 생성합니다. 내장된 도구 호출 기능은 이를 웹 검색, 코드 실행 및 외부 API 오케스트레이션으로 확장합니다. 엔지니어는 API 페이로드에 도구를 한 번 정의하면 Qwen 3.5가 전체 루프를 자율적으로 처리합니다.
코딩 및 수학적 능력은 새로운 기록을 세웠습니다. Qwen3.5-397B-A17B는 LiveCodeBench v6(경쟁 프로그래밍에서 인간 수준)에서 83.6점, AIME26(올림피아드 수학)에서 91.3점을 기록했습니다. 프로그래머들은 이를 사용하여 프로덕션 코드베이스를 생성, 리팩토링 및 디버깅하며, 종종 전체 수석 엔지니어 워크플로우를 대체합니다.
양자화 파이프라인은 배포를 실용적으로 만듭니다. FP8은 대부분의 계산을 처리하고 BF16은 라우터와 최종 레이어를 보호합니다. 엔지니어는 8개의 H100 GPU에서 3,970억 개의 전체 모델을 초당 45토큰으로 실행하는데, 이는 몇 달 전만 해도 유사한 밀집 모델로는 불가능했던 수치입니다.
아파치 2.0 라이선스는 모든 상업적 장벽을 제거합니다. 로열티나 사용 제한 없이 Qwen 3.5 파생 모델을 미세 조정, 증류 및 출시할 수 있습니다.
Qwen 3.5 벤치마크: 분야를 압도하다
벤치마크는 Qwen 3.5로 전환하는 것을 정당화하는 확실한 수치를 제공합니다. 이 모델은 평가된 카테고리의 80%에서 GPT-5.2, Claude 4.5 Opus, Gemini-3 Pro를 능가하며, 실행 비용은 60% 더 저렴합니다.
이러한 결과는 2만 개의 병렬 환경에서의 비동기 RL, 대규모 다국어 사전 학습, 그리고 초기 융합 비전 통합이라는 세 가지 전략적 선택에서 비롯됩니다. Hugging Face Open LLM 리더보드의 독립적인 평가는 이러한 성과를 확인하며, 커뮤니티 미세 조정을 통해 여러 점수가 90점 초반대로 상승했습니다.
토큰당 비용 측정항목은 계약을 더욱 확정합니다. Qwen3.5-Plus는 이전 모델의 8배에 달하는 작업을 60% 더 낮은 비용으로 처리합니다. 현재 가격으로 100만 토큰 컨텍스트는 약 $0.18에 불과하며, 이는 큰 커피 한 잔보다 저렴합니다.
Qwen 3.5 기술 아키텍처 심층 분석
Qwen 3.5의 아키텍처는 효율적인 스케일링의 모범 사례를 보여줍니다. 희소 MoE 라우터는 학습된 게이팅 네트워크를 사용하여 전체 3,970억 개 풀에서 토큰당 정확히 170억 개의 파라미터를 활성화합니다. 이러한 선택적 활성화는 활성화 메모리를 95% 줄이면서 전체 모델의 표현력을 유지합니다.
Gated Delta Networks는 32k 토큰보다 긴 시퀀스에 대해 표준 어텐션을 대체합니다. 선형 어텐션 메커니즘은 일정한 메모리 복잡성을 유지하여 OOM 오류 없이 100만 컨텍스트 창을 가능하게 합니다. 엔지니어들은 동일한 하드웨어에서 256k 컨텍스트에서 19배의 속도 향상을 측정했습니다.
사전 학습은 이기종 소스에서 수조 개의 토큰을 소비했습니다.
- 40%는 고품질 STEM 텍스트 및 코드.
- 30%는 201개 언어를 다루는 다국어 웹 크롤링.
- 20%는 자기 증류를 통해 생성된 합성 시각-텍스트 쌍.
- 10%는 시뮬레이션 환경에서 얻은 에이전트 궤적.
초기 융합(early fusion)은 512x512 이미지당 576개의 이미지 토큰을 트랜스포머의 레이어 1에 직접 주입합니다. 이 디자인은 공간 추론 벤치마크에서 후기 융합(late-fusion) 대안보다 12-18점 더 높은 성능을 보입니다.
후속 학습은 비동기 액터-크리틱(actor-critic) 방법으로 강화된 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)을 적용합니다. 이 시스템은 2만 개의 병렬 롤아웃 환경을 실행하여 다단계 계획 및 도구 사용을 가르치는 에이전트 궤적을 생성합니다. 이는 BFCL-V4(72.9) 및 VITA-Bench(49.7)에서 측정 가능한 향상을 가져옵니다.
인프라 최적화는 모든 것을 가속화합니다. FP8 종단 간 훈련은 VRAM을 50% 줄이고 처리량을 10배 증가시킵니다. 4토큰 드래프트 모델을 사용한 추측 디코딩은 추론 속도를 2.3배 더 가속화합니다.
배포를 위해 엔지니어는 검증된 스택 중에서 선택합니다.
vLLM (프로덕션 환경 권장)
vllm serve Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
--port 8000 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 1048576 \
--dtype auto \
--reasoning-parser qwen3 \
--enable-chunked-prefill
SGLang (연구용으로 최적)
python -m sglang.launch_server \
--model-path Qwen/Qwen3.5-397B-A17B \
--port 8000 \
--tp-size 8 \
--context-length 1048576 \
--enable-multimodal
MLX-VLM (Apple Silicon)
from mlx_vlm import load, generate
model, processor = load("Qwen/Qwen3.5-397B-A17B-mlx")
output = generate(
model,
processor,
"Analyze this screenshot and suggest optimizations:",
image_path="ui.png",
max_tokens=2048
)
미세 조정 프레임워크는 전체 파라미터, LoRA 및 QLoRA 방식을 지원합니다. Unsloth는 비활성 전문가를 고정함으로써 MoE 레이어에서 2배 더 빠른 훈련을 달성합니다. Llama-Factory는 공식 Qwen3.5 채팅 템플릿과 원활하게 통합됩니다.
Qwen 3.5의 실용적인 사용 사례
Qwen 3.5는 6개월 전에는 불가능했던 워크플로우를 가능하게 합니다. 소프트웨어 팀은 전체 저장소를 단일 프롬프트에 입력하고 프로덕션 준비가 된 리팩토링 결과를 받습니다. 100만 컨텍스트는 잘림 없이 40만 줄의 코드를 처리합니다.
재무 분석가는 500페이지 분량의 SEC 문서를 PDF로 업로드합니다. Qwen 3.5는 30초 이내에 표를 추출하고, 각주를 상호 참조하며, 요약 보고서를 생성합니다.
의료 시스템은 멀티모달 진단을 위해 Qwen 3.5를 통합합니다. 방사선 전문의는 환자 이력과 함께 X-레이를 업로드하고, 모델은 신뢰도 점수 및 관련 문헌 링크와 함께 감별 진단을 출력합니다.
로봇 공학 연구소는 Qwen 3.5를 상위 수준 계획자로 사용하여 구현된 에이전트를 훈련합니다. 이 모델은 RGB-D 카메라 피드를 수신하고, 기본 동작을 생성하며, 도구 호출을 통해 하위 수준 컨트롤러와 인터페이스합니다.
전자상거래 플랫폼은 제품 카탈로그 관리를 자동화합니다. Qwen 3.5는 공급업체 이미지를 분석하고, 201개 언어로 SEO에 최적화된 설명을 생성하며, 시각적 유사성을 기반으로 교차 판매 번들을 제안합니다.
이러한 애플리케이션은 모두 하나의 공통 기반, 즉 강력하고 안정적인 API 액세스를 공유합니다.
단계별: Qwen 3.5 API에 액세스하는 방법
Qwen 3.5 API에 액세스하는 데는 정확히 네 단계와 5분 미만의 시간이 소요됩니다.
1단계: Alibaba Cloud 계정 생성
modelstudio.console.alibabacloud.com으로 이동하여 회사 이메일로 가입하세요. 가장 낮은 지연 시간을 위해 ap-southeast-1 지역에서 Model Studio를 활성화하세요.
2단계: API 키 생성
콘솔에서 "API Keys" → "Create AccessKey"로 이동하세요. DASHSCOPE_API_KEY를 복사하여 비밀 관리자에 저장하세요.
3단계: OpenAI 호환 클라이언트 구성
기본 URL은 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1입니다. 모든 OpenAI SDK를 사용하세요.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
4단계: 첫 번째 호출 수행
텍스트 전용 요청:
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{
"role": "user",
"content": "Write a production-ready FastAPI endpoint that calls Qwen 3.5 for code review"
}],
temperature=0.3,
max_tokens=4096,
extra_body={"enable_thinking": True}
)
비전 요청 (Base64 인코딩):
import base64
def image_to_base64(path):
with open(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode()
image_b64 = image_to_base64("invoice.png")
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "이 송장에서 모든 항목을 추출하여 JSON으로 반환하세요"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{image_b64}"}}
]
}]
)
도구 호출 예시:
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "search_web",
"description": "현재 정보를 웹에서 검색합니다",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"query": {"type": "string"}}
}
}
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus",
messages=[{"role": "user", "content": "SWE-bench에서 Qwen 3.5의 최신 벤치마크는 무엇인가요?"}],
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
Qwen3.5-Plus는 스트리밍, 병렬 도구 호출 및 enable_search: true를 통한 웹 검색을 지원합니다. 로컬 서빙의 경우, 동일한 OpenAI 클라이언트를 통해 vLLM 또는 SGLang 엔드포인트를 프록시할 수 있습니다.
Qwen 3.5 API 워크플로우 가속화를 위한 Apidog 통합
Apidog는 Qwen 3.5 API 개발을 주말 프로젝트에서 당일 배포로 전환시킵니다. Apidog를 무료로 다운로드하고 Model Studio에서 공식 Qwen 3.5 OpenAPI 사양을 직접 가져오세요.
Apidog는 모든 멀티모달 스키마를 자동으로 파싱하고, 비전 입력을 위한 예제 페이로드를 생성하며, 문서화된 매개변수의 100%를 포함하는 테스트 컬렉션을 만듭니다. 엔지니어는 "도구 호출이 활성화된 경우 응답에 유효한 JSON이 포함되어야 합니다"와 같은 어설션을 정의하고 라이브 Qwen3.5-Plus 엔드포인트에 대해 실행합니다.
시각적 흐름 빌더를 사용하면 에이전트 체인을 프로토타입화할 수 있습니다: 스크린샷 업로드 → UI 요소 감지 → 작업 생성 → 도구 실행. Apidog는 각 단계를 기록하고, cURL 동등한 코드를 생성하며, Postman 컬렉션을 내보냅니다.
성능 테스트는 실제 병목 현상을 보여줍니다. Apidog는 100만 컨텍스트 길이에서 1,000개의 동시 요청을 시뮬레이션하여 P95 지연 시간 및 토큰 처리량을 측정합니다. 이 결과는 배치 크기, 온도 및 사고 모드에 대한 결정을 안내합니다.
문서화는 부산물이 됩니다. Apidog는 Qwen 3.5 특정 예제, 12개 언어의 코드 스니펫, 시각 호출의 임베디드 비디오 데모가 포함된 아름답고 인터랙티브한 API 참조를 생성합니다.
팀 협업은 실시간으로 이루어집니다. 스키마 변경 사항은 작업 공간 전반에 걸쳐 즉시 동기화되어 API 프로젝트를 망치는 버전 불일치를 방지합니다.
Qwen 3.5에 Apidog를 채택한 엔지니어들은 통합 시간이 몇 주에서 며칠로 단축되었다고 보고합니다.
Qwen 3.5 API 최적화를 위한 고급 기술
배치 처리는 가치를 극대화합니다. n 매개변수를 사용하여 16개의 요청을 단일 API 호출로 그룹화하고 응답을 병렬로 처리합니다.
프롬프트 엔지니어링은 구조화된 템플릿을 따릅니다.
[SYSTEM]
당신은 전문가 소프트웨어 설계자인 Qwen 3.5-Plus입니다.
[USER]
{task}
[THOUGHT]
첫째, 요구 사항을 분석합니다.
둘째, 구성 요소로 분해합니다.
셋째, 구현을 제공합니다.
[RESPONSE]
오류 처리는 지터가 있는 지수 백오프를 구현합니다.
import time
import random
def call_qwen_with_retry(prompt, max_retries=5):
for attempt in range(max_retries):
try:
response = client.chat.completions.create(...)
return response
except Exception as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise
sleep_time = (2 ** attempt) * 0.5 + random.uniform(0, 1)
time.sleep(sleep_time)
RAG 파이프라인은 100만 컨텍스트를 직접 활용합니다. 500개의 청크를 검색하고 연결한 다음, Qwen 3.5가 요약 레이어 없이 합성하도록 합니다.
GGUF를 통한 양자화된 로컬 추론은 비용을 더욱 절감합니다. 4비트 Qwen3.5-397B-A17B는 단일 A100에서 초당 28토큰으로 실행됩니다.
Apidog의 모의 서버는 CI/CD 중에 Qwen 3.5 동작을 복제하여 스키마 회귀를 프로덕션에 도달하기 전에 잡아냅니다.
흔히 발생하는 Qwen 3.5 함정 피하기
엔지니어가 대기열 구현을 잊으면 속도 제한이 트리거됩니다. 알리바바 콘솔에서 사용량을 추적하고 할당량의 80%에 소프트 제한을 설정하세요.
Base64 문자열이 20MB를 초과하면 비전 페이로드 오류가 발생합니다. 항상 이미지를 1344x1344로 크기 조정하고 JPEG 품질 85로 압축하세요.
컨텍스트 오버플로우는 조용히 발생합니다. usage.completion_tokens를 모니터링하고 90만 토큰에 가까워지면 자동 청킹을 구현하세요.
JSON 스키마가 모델의 기대를 위반하면 도구 호출이 실패합니다. 배포 전에 Apidog의 스키마 편집기에서 모든 도구 정의를 검증하세요.
이러한 패턴을 따르는 엔지니어는 프로덕션 사고의 90%를 방지할 수 있습니다.
결론
Qwen 3.5는 접근 가능한 AI로 엔지니어가 달성할 수 있는 것을 재정의합니다. 그 아키텍처, 벤치마크 및 API는 전례 없는 효율성으로 멀티모달 지능을 제공합니다.
이 가이드는 아키텍처 심층 분석부터 프로덕션 준비가 된 코드 샘플에 이르기까지 완전한 기술 로드맵을 제공했습니다. 오늘 이 패턴을 구현하고 시스템이 경쟁사를 능가하는 것을 지켜보세요.
좋은 AI와 혁신적인 AI의 차이는 지금 당신이 내리는 작은 기술적 선택에 달려 있습니다. Qwen 3.5는 정밀함을 보상합니다.
지금 바로 시작하세요.