최고 무료 AI 연구 에이전트: Qwen DeepResearch 2511 성능 분석

Ashley Innocent

Ashley Innocent

18 November 2025

최고 무료 AI 연구 에이전트: Qwen DeepResearch 2511 성능 분석

Alibaba의 Qwen 팀은 2025년 11월 13일 Qwen DeepResearch 2511을 출시했으며, 이는 자율 연구 에이전트의 가장 중요한 업그레이드입니다. 연구원, 분석가 및 엔지니어는 이제 대기자 명단이나 구독 없이 chat.qwen.ai에서 이 도구에 직접 액세스할 수 있습니다.

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또한 Qwen DeepResearch 2511이 조사 중에 문서화되지 않은 API, REST 엔드포인트 또는 WebSocket 스키마를 발견하면, 디자인, 디버깅, 문서화 및 모의를 하나의 인터페이스로 결합한 무료 올인원 API 개발 환경인 Apidog를 사용하여 즉시 프로토타입을 만들고 테스트할 수 있습니다. 지금 Apidog를 무료로 다운로드하여 새로운 에이전트가 만드는 모든 발견보다 한발 앞서 나가세요.

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Qwen DeepResearch 2511이란 정확히 무엇인가요?

Qwen DeepResearch 2511은 Qwen3 시리즈 위에 구축된 에이전트 시스템으로 작동합니다. 이 모델은 다단계 연구 전략을 자율적으로 계획하고, 반복적인 웹 검색을 실행하며, 상충되는 출처를 종합하고, 구조화되고 인용이 풍부한 보고서를 생성합니다.

Qwen DeepResearch 2511 – 주요 개선 사항

또한, 2025년 11월 출시는 검색 깊이, 처리 속도 및 출력 제어와 관련된 이전 제한 사항을 직접적으로 해결하는 여러 아키텍처 및 UX 개선 사항을 도입합니다.

듀얼 모드 작동: 일반 모드 대 고급 모드

사용자는 이제 서로 다른 작업량에 최적화된 두 가지 모드 중에서 선택할 수 있습니다.

Qwen DeepResearch 2511의 듀얼 모드

이러한 유연성은 연구원들이 속도와 철저함 사이의 균형을 정확하게 맞출 수 있도록 보장합니다.

Qwen DeepResearch 2511의 주요 기술 개선 사항

Qwen 팀은 측정 가능한 이득을 가져오는 여러 가지 내부 최적화를 구현했습니다.

첫째, 엔지니어들은 검색 하위 시스템을 향상시켜 에이전트가 더 적은 시간에 훨씬 더 많은 웹 콘텐츠를 검색하고 의미 있게 처리할 수 있도록 했습니다. 또한, 더 나은 출처 순위 지정과 중복 감지를 통해 인용 신뢰도를 높였습니다.

둘째, 사용자는 출력 형식을 세부적으로 제어할 수 있습니다. 원하는 단어 수, 섹션 구조, 단락 수 또는 특정 보고서 스타일(예: 학술 논문, 요약 보고서 또는 기술 사양)을 지정할 수 있습니다.

셋째, 이제 기본 파일 업로드 지원을 통해 웹 연구와 함께 PDF, Word 문서, 스프레드시트 및 이미지를 직접 분석할 수 있습니다. 에이전트는 관련 데이터를 추출하고 온라인 출처와 교차 참조하며 발견 사항을 원활하게 통합합니다.

넷째, 완전한 UX 개편은 분리된 아키텍처를 채택했습니다. 진행률 표시기가 실시간으로 업데이트되고, 중간 생각은 계속 표시되며, 고급 모드에서 장시간 실행되는 작업 중에도 인터페이스가 즉시 반응합니다.

벤치마크 분석: Qwen DeepResearch 2511 대 2507

공식 비교 차트는 7가지 주요 차원에서 명확한 진전을 보여줍니다.

지표 Qwen DeepResearch 2511 고급 Qwen DeepResearch 2511 일반 Qwen DeepResearch 2507 개선 (고급 대 2507)
환각 방지 94.2 94.2 79.0 +15.2 포인트
포괄성 99.4 99.4 95.6 +3.8 포인트
인용 신뢰도 89.0 89.9 82.0 +7.0–7.9 포인트
지침 준수 (보고서 스타일) 91.0 91.0 83.0 +8.0 포인트
평균 보고서 길이 (제한 없음) 7100 단어 6900 단어 5200 단어 +36–38%
검색 깊이 (다룬 자료) 908 219 160 최대 +567% (고급)
연구 시간 (초) 908 529 535 깊이에도 불구하고 비슷하거나 더 빠름

이 수치는 수십 개의 출처를 종합해야 하는 복잡하고 다면적인 쿼리를 사용한 표준화된 내부 평가에서 나온 것입니다.

특히 환각 방지는 79.0에서 94.2로 점프하여 사실 오류가 19% 상대적으로 감소했습니다. 연구원들은 의료 문헌 검토나 재무 분석과 같은 중요한 분야에서 이러한 개선을 특히 높이 평가합니다.

또한, 고급 모드의 검색 깊이는 이전 버전의 160개에 비해 908개의 개별 자료를 처리합니다. 따라서 에이전트는 초기 버전에서는 완전히 놓쳤던 모호하지만 권위 있는 출처를 발견합니다.

에이전트 루프가 내부적으로 작동하는 방식

Qwen DeepResearch 2511은 장기 연구에 특화된 개선 사항과 함께 정교한 ReAct 스타일 루프를 통해 작동합니다:

  1. 쿼리 명확화 – 에이전트는 범위를 구체화하기 위해 대상 후속 질문을 합니다.
  2. 다단계 계획 – 병렬 및 순차 검색 작업으로 연구 개요를 생성합니다.
  3. 반복 검색 – 시스템은 검색을 실행하고 관련성을 평가하며 심화 또는 분기를 결정합니다.
  4. 출처 종합 및 충돌 해결 – 상충되는 데이터는 1차 출처 또는 연대기적 타임라인에 대한 추가 검색을 촉발합니다.
  5. 구조화된 출력 생성 – 최종 보고서는 확인 가능한 인용을 포함하면서 사용자 지정 형식 제약을 준수합니다.

또한 분리된 프런트엔드는 사용자가 모든 추론 단계를 실시간으로 모니터링할 수 있게 해주며, 이는 기업 워크플로우를 감사하거나 개입하는 데 매우 유용합니다.

파일 업로드 및 다중 모드 분석

사용자는 이제 문서를 채팅 인터페이스로 직접 드래그 앤 드롭할 수 있습니다. 예를 들어:

이 기능은 이 도구를 순수 웹 연구원에서 독점 또는 오프라인 데이터를 원활하게 처리하는 하이브리드 분석가로 변모시킵니다.

Qwen DeepResearch 2511이 탁월한 실용적인 사용 사례

엔지니어와 연구원들은 이미 새로운 버전을 사용하여 까다로운 작업을 수행하고 있습니다:

제한 사항 및 현재 제약

인상적인 성과에도 불구하고 몇 가지 제약이 남아 있습니다:

그럼에도 불구하고 이러한 단점은 달성된 깊이에 비하면 미미합니다.

Qwen DeepResearch 2511이 더 넓은 AI 생태계에 중요한 이유

Alibaba는 독점 연구 에이전트가 방대한 매개변수 증가 없이도 빠르게 발전할 수 있음을 보여줍니다. 대신, 계획, 검색 및 검증의 대상 아키텍처 개선은 엄청난 이득을 가져옵니다.

또한 Qwen은 전체 경험을 무료로 즉시 액세스할 수 있도록 함으로써 전 세계 연구원들, 특히 유료 대안이 비용이 많이 드는 지역에서 장벽을 낮춥니다.

지금 바로 Qwen DeepResearch 2511 시작하기

https://chat.qwen.ai로 이동하여 쿼리를 입력하고 일반 또는 고급 모드를 선택한 다음 선택적으로 지원 파일을 업로드하세요. 인터페이스가 모드 선택 및 형식 기본 설정을 안내합니다.

그리고 기억하세요: 다음에 Qwen DeepResearch 2511이 조사 중에 숨겨진 API, 문서화되지 않은 매개변수 또는 진화하는 프로토콜을 발견하면, 즉시 이를 캡처하고 모의하며 테스트할 수 있는 최고의 무료 도구를 원할 것입니다. apidog.com에서 Apidog를 무료로 다운로드하고 모든 연구 통찰력을 그 어느 때보다 빠르게 프로덕션 준비 코드로 전환하세요.

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Qwen DeepResearch 2511은 단순히 연구하는 것을 넘어, 2025년과 그 이후 자율적이고 인용 기반 분석이 무엇을 달성할 수 있는지 재정의합니다.

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