오픈 소스 AI 커뮤니티에게 오늘은 또 다른 멋진 날입니다. 특히, 이 커뮤니티는 이러한 순간들을 통해 새로운 최첨단 기술을 열정적으로 해체하고, 테스트하며, 그 위에 구축해 나갑니다. 2025년 7월, 알리바바의 Qwen 팀은 Qwen3 시리즈 출시를 통해 이러한 사건 중 하나를 촉발했습니다. 이 강력한 새로운 모델군은 성능 벤치마크를 재정의할 준비가 되어 있습니다. 이 릴리스의 핵심에는 매혹적이고 고도로 전문화된 변형 모델인 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507이 있습니다.
이 모델은 단순히 또 하나의 점진적인 업데이트가 아닙니다. 이는 심오한 추론 능력을 갖춘 AI 시스템을 만들기 위한 의도적이고 전략적인 단계를 나타냅니다. 그 이름만으로도 논리, 계획, 다단계 문제 해결에 대한 집중을 알리는 의도 선언입니다. 이 글은 Qwen3-Thinking의 아키텍처, 목적, 잠재적 영향에 대해 심층적으로 다루며, 더 넓은 Qwen3 생태계 내에서의 위치와 AI 개발의 미래에 대한 의미를 탐구합니다.
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Qwen3 제품군: 최첨단 기술에 대한 다각적인 공격

Thinking
모델을 이해하려면 먼저 이 모델이 탄생한 배경을 알아야 합니다. 이 모델은 단독으로 등장한 것이 아니라 포괄적이고 전략적으로 다양한 Qwen3 모델 제품군의 일부로 출시되었습니다. Qwen 시리즈는 이미 수억 건의 다운로드 기록을 보유하며 방대한 팬층을 확보했으며, Hugging Face와 같은 플랫폼에서 10만 개 이상의 파생 모델을 생성한 활발한 커뮤니티를 육성했습니다.
Qwen3 시리즈에는 각각 다른 도메인에 맞춰진 몇 가지 주요 변형 모델이 포함되어 있습니다.
- Qwen3-Instruct: 광범위한 대화형 및 작업 지향 애플리케이션을 위해 설계된 범용 지시 따르기 모델입니다. 예를 들어,
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
변형은 개방형 작업에서 사용자 선호도와의 향상된 정렬 및 광범위한 지식 범위로 주목받고 있습니다. - Qwen3-Coder: 에이전트 코딩을 위해 명시적으로 설계된 일련의 모델입니다. 이 중 가장 강력한 4,800억 개 매개변수 모델은 오픈 소스 코드 생성 및 소프트웨어 개발 자동화에 대한 새로운 표준을 제시합니다. 에이전트 기능을 더 잘 활용하기 위한 명령줄 도구인 Qwen Code도 함께 제공됩니다.
- Qwen3-Thinking: 단순한 지시 따르기 또는 코드 생성을 넘어선 복잡한 인지 작업을 위해 전문화된, 이 분석의 핵심 모델입니다.
이러한 제품군 접근 방식은 정교한 전략을 보여줍니다. 모든 것을 다 잘하려는 단일의 거대한 모델 대신, 알리바바는 개발자들이 특정 요구 사항에 맞는 올바른 기반을 선택할 수 있도록 전문화된 도구 모음을 제공합니다.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
의 'Thinking' 부분에 대해 이야기해 봅시다.
모델의 이름인 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
에는 기본 아키텍처와 설계 철학을 드러내는 정보가 풍부하게 담겨 있습니다. 하나씩 살펴보겠습니다.
Qwen3
: 이 모델이 Qwen 시리즈의 3세대 모델임을 나타내며, 이전 모델의 지식과 발전을 기반으로 구축되었음을 의미합니다.235B-A22B
(Mixture of Experts - MoE): 이것이 가장 중요한 아키텍처 세부 사항입니다. 이 모델은 모든 단일 계산에 모든 매개변수가 사용되는 밀집된 2,350억 개 매개변수 네트워크가 아닙니다. 대신, Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 사용합니다.Thinking
: 이 접미사는 모델의 전문화를 나타내며, 논리적 추론과 단계별 분석에 대한 보상을 주는 데이터로 미세 조정되었습니다.2507
: 이는 버전 태그로, 2025년 7월을 의미할 가능성이 높으며, 모델의 출시 또는 훈련 완료 날짜를 나타냅니다.
MoE 아키텍처는 이 모델의 성능과 효율성의 조합에 핵심입니다. 이는 "게이팅 네트워크" 또는 "라우터"에 의해 관리되는 전문화된 "전문가"들(더 작은 신경망)의 대규모 팀으로 생각할 수 있습니다. 주어진 입력 토큰에 대해 라우터는 정보를 처리하기 위해 가장 관련성 높은 전문가의 작은 하위 집합을 동적으로 선택합니다.
Qwen3-235B-A22B
의 경우, 세부 사항은 다음과 같습니다.
- 총 매개변수 (
235B
): 이는 사용 가능한 모든 전문가에게 분산된 방대한 지식 저장소를 나타냅니다. 이 모델은 총 128개의 개별 전문가를 포함합니다. - 활성 매개변수 (
A22B
): 단일 추론 패스에 대해 게이팅 네트워크는 8개의 전문가를 활성화하도록 선택합니다. 이 활성 전문가들의 결합된 크기는 약 220억 개의 매개변수입니다.
이러한 접근 방식의 이점은 엄청납니다. 이 모델은 2,350억 개 매개변수 모델의 방대한 지식, 미묘함 및 기능을 보유하면서도 훨씬 작은 220억 개 매개변수 밀집 모델에 가까운 계산 비용과 추론 속도를 가집니다. 이는 지식의 깊이를 희생하지 않고도 이러한 대규모 모델을 배포하고 실행하는 것을 더욱 실현 가능하게 만듭니다.
기술 사양 및 성능 프로필
고수준 아키텍처 외에도 모델의 상세 사양은 그 기능을 더 명확하게 보여줍니다.
- 모델 아키텍처: Mixture-of-Experts (MoE)
- 총 매개변수: 약 2,350억 개
- 활성 매개변수: 토큰당 약 220억 개
- 전문가 수: 128개
- 토큰당 활성화되는 전문가: 8개
- 컨텍스트 길이: 이 모델은 128,000 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다. 이는 입력 시작 부분의 중요한 정보를 놓치지 않고 매우 긴 문서, 전체 코드베이스 또는 긴 대화 기록을 처리하고 추론할 수 있게 해주는 엄청난 개선입니다.
- 토크나이저: 150,000개 이상의 토큰 어휘를 가진 사용자 지정 Byte Pair Encoding (BPE) 토크나이저를 사용합니다. 이 큰 어휘 크기는 강력한 다국어 훈련을 나타내며, 영어, 중국어, 독일어, 스페인어 등 다양한 언어뿐만 아니라 프로그래밍 언어의 텍스트도 효율적으로 인코딩할 수 있습니다.
- 훈련 데이터: 훈련 코퍼스의 정확한 구성은 독점적이지만,
Thinking
모델은 추론을 촉진하도록 설계된 특수 데이터 혼합으로 확실히 훈련되었습니다. 이 데이터셋은 표준 웹 텍스트를 훨씬 넘어설 것이며 다음을 포함할 가능성이 높습니다. - 학술 및 과학 논문: arXiv, PubMed 및 기타 연구 저장소와 같은 출처의 대량 텍스트를 통해 복잡한 과학 및 수학적 추론을 흡수합니다.
- 논리 및 수학 데이터셋: 단계별 솔루션이 필요한 단어 문제를 포함하는 GSM8K (Grade School Math) 및 MATH 데이터셋과 같은 데이터셋입니다.
- 프로그래밍 및 코드 문제: 코드 생성을 통해 논리적 추론을 테스트하는 HumanEval 및 MBPP와 같은 데이터셋입니다.
- 철학 및 법률 텍스트: 밀집되고 추상적이며 고도로 구조화된 논리적 주장을 이해해야 하는 문서입니다.
- 사고 연쇄 (CoT) 데이터: 모델이 답변에 도달하기 위해 "단계별로 생각하는" 방법을 명시적으로 보여주는 합성 생성 또는 인간 큐레이션 예제입니다.
이러한 큐레이션된 데이터 혼합은 Thinking
모델을 Instruct
모델과 차별화하는 요소입니다. 이 모델은 단순히 도움이 되도록 훈련된 것이 아니라, 엄격하게 훈련되었습니다.
"사고"의 힘: 복잡한 인지에 대한 집중
Qwen3-Thinking
모델의 잠재력은 역사적으로 대규모 언어 모델에게 주요 과제였던 문제들을 해결하는 능력에 있습니다. 이는 단순한 패턴 매칭이나 정보 검색으로는 불충분한 작업들입니다. "사고" 전문화는 다음과 같은 영역에서의 숙련도를 시사합니다.
- 다단계 추론: 쿼리를 논리적 단계의 순서로 분해해야 하는 문제 해결. 예를 들어, 여러 시장 변수를 기반으로 한 비즈니스 결정의 재정적 영향을 계산하거나 주어진 물리적 제약 조건에 따라 발사체의 궤적을 계획하는 것.
- 논리적 추론: 일련의 전제를 분석하고 유효한 결론 도출. 이는 논리 퍼즐 해결, 텍스트에서 논리적 오류 식별, 법률 또는 계약 맥락에서 일련의 규칙의 결과 결정 등을 포함할 수 있습니다.
- 전략적 계획: 목표 달성을 위한 일련의 행동 고안. 이는 복잡한 게임(체스 또는 바둑 등), 비즈니스 전략 시뮬레이션, 공급망 최적화 및 자동화된 프로젝트 관리 등에 적용됩니다.
- 인과 추론: 텍스트로 설명된 복잡한 시스템 내에서 인과 관계를 식별하려는 시도. 이는 모델이 종종 어려움을 겪는 과학적 및 분석적 추론의 초석입니다.
- 추상적 추론: 추상적 개념과 유추를 이해하고 조작. 이는 창의적 문제 해결과 진정한 인간 수준의 지능에 필수적이며, 구체적인 사실을 넘어 그들 간의 관계로 나아갑니다.
이 모델은 일반 지식 및 문제 해결을 위한 MMLU(Massive Multitask Language Understanding)와 수학적 추론을 위한 앞서 언급된 GSM8K 및 MATH와 같이 이러한 고급 인지 능력을 특별히 측정하는 벤치마크에서 탁월한 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.
접근성, 양자화 및 커뮤니티 참여
모델의 힘은 접근하고 활용할 수 있을 때에만 의미가 있습니다. 오픈 소스 약속에 충실하게, 알리바바는 Thinking
변형을 포함한 Qwen3 제품군을 Hugging Face 및 ModelScope와 같은 플랫폼에서 널리 사용할 수 있도록 했습니다.
이 규모의 모델을 실행하는 데 필요한 상당한 컴퓨팅 자원을 인식하여, 양자화된 버전도 사용할 수 있습니다. Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507-FP8
모델이 대표적인 예입니다. FP8(8비트 부동 소수점)은 모델의 메모리 사용량을 크게 줄이고 추론 속도를 높이는 최첨단 양자화 기술입니다.
영향을 분석해 봅시다.
- 표준 16비트 정밀도(BF16/FP16)의 2,350억 개 매개변수 모델은 470GB 이상의 VRAM을 필요로 하며, 이는 가장 큰 엔터프라이즈급 서버 클러스터를 제외하고는 감당하기 어려운 양입니다.
- 그러나 FP8 양자화 버전은 이 요구 사항을 250GB 미만으로 줄입니다. 여전히 상당한 양이지만, 이는 고급 소비자 또는 프로슈머 하드웨어를 갖춘 멀티 GPU 워크스테이션을 가진 연구 기관, 스타트업, 심지어 개인에게도 모델 사용 가능성을 열어줍니다.
이는 고급 추론을 훨씬 더 광범위한 사용자층이 접근할 수 있게 합니다. 관리형 서비스를 선호하는 기업 사용자를 위해 모델은 알리바바의 클라우드 플랫폼에도 통합되고 있습니다. Model Studio를 통한 API 접근 및 알리바바의 플래그십 AI 비서인 Quark으로의 통합은 이 기술이 어떤 규모에서든 활용될 수 있도록 보장합니다.
결론: 새로운 유형의 문제를 위한 새로운 도구
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507의 출시는 끊임없이 상승하는 AI 모델 성능 그래프의 또 다른 지점 그 이상입니다. 이는 AI 개발의 미래 방향에 대한 선언입니다. 즉, 단일하고 범용적인 모델에서 강력하고 전문화된 도구의 다양한 생태계로의 전환입니다. 효율적인 Mixture-of-Experts 아키텍처를 채택함으로써 알리바바는 2,350억 개 매개변수 네트워크의 방대한 지식과 220억 개 매개변수 모델의 상대적인 계산 친화성을 갖춘 모델을 제공했습니다.
"사고"를 위해 이 모델을 명시적으로 미세 조정함으로써 Qwen 팀은 세상에 가장 어려운 분석 및 추론 과제를 해결하는 데 전념하는 도구를 제공합니다. 이 모델은 연구자들이 복잡한 데이터를 분석하도록 돕고, 기업이 더 나은 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 전례 없는 정교함으로 계획하고, 추론하고, 사고할 수 있는 차세대 지능형 애플리케이션의 기반 계층 역할을 함으로써 과학적 발견을 가속화할 잠재력을 가지고 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티가 그 깊이를 완전히 탐색하기 시작하면서, Qwen3-Thinking은 더 유능하고 진정으로 지능적인 AI를 향한 지속적인 탐구에서 중요한 빌딩 블록이 될 것입니다.
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