알리바바, Qwen4 계열 예고…다음은 5~10조 파라미터

알리바바가 9월 22일 APSARA 컨퍼런스 무대에 Qwen4-Max·Qwen4-Flash·Qwen4-Plus·Qwen4-27B 네 이름을 띄우고 Qwen4 계열을 예고했습니다. 아직 학습 중이라고 밝혔고, 같은 자리에서 공개한 앞 세대의 자기개선 결과는 Artificial Analysis 지능 지수로 40점에서 45점입니다.

딥슨 · 엔지니어의 시선으로 바라보는 AI 기술과 변화.

알리바바가 차세대 모델 Qwen4 계열을 예고했습니다. 9월 22일 항저우에서 연 알리바바 클라우드 연례 행사 APSARA 컨퍼런스에서입니다. 무대 화면에는 "Qwen4 Series Coming Soon"과 함께 Qwen4-Max, Qwen4-Flash & Qwen4-Plus, Qwen4-27B 세 칸이 떴습니다. 알리바바는 같은 날 낸 보도자료에서 Qwen4가 현재 학습 중이라고 밝혔습니다.

일정보다 먼저 나온 것은 규모. 알리바바는 그다음 세대인 Qwen4.5와 Qwen5 로드맵을 함께 내놓으면서 파라미터를 5조에서 10조 개까지 키운다고 했습니다. Qwen4 자체의 크기나 공개 시점은 이번 발표에 없습니다.

5조에서 10조 개가 어느 정도인지는 지금 나와 있는 모델과 견줘 보면 가늠됩니다. 목록에서 알리바바 모델 가운데 가장 큰 것이 이름에 2.4T가 붙은 Qwen3.8 2.4T A95B이고, 같은 날 1위로 올라선 샤오미 MiMo-V2.6-Pro가 1조 개입니다. Qwen5가 10조 개에 닿는다면 앞엣것의 네 배, 뒤엣것의 열 배가 됩니다. 다만 이건 전체 파라미터 수입니다. 방식이면 하나를 만들 때 실제로 쓰이는 것은 그중 일부고, MiMo-V2.6-Pro는 1조 개 가운데 420억 개만 씁니다.

눈에 띄는 것은 모델이 스스로를 고치게 한 (recursive self-improvement) 결과입니다. 알리바바는 Qwen3.8-Max가 한 달 동안 사람이 끼어들지 않은 상태로 파이프라인 설계와 데이터 검증, 반복 실험, 오류 진단을 수행하며 개선 주기 33회를 마쳤다고 밝혔습니다. 그렇게 학습과 후처리를 스스로 손본 결과 Artificial Analysis 지능 지수가 40점에서 45점으로 올랐다는 것입니다.

이 숫자는 밖에서도 확인됩니다. Artificial Analysis 리더보드를 직접 열어 보니 Qwen3.8 Max(0902)가 45점, 이전 판인 Qwen3.8 2.4T A95B가 40점으로 올라 있습니다. 회사가 말한 상승폭이 제3자 측정에도 그대로 찍혀 있는 셈.

같은 방식을 칩 설계에도 붙였습니다. 모델이 60시간 넘게 설계 전 과정을 스스로 수행하며 도구를 1만 번 넘게 불러 양산 수준의 칩 버스 모듈을 만들었고, 성능을 깎지 않고 칩 면적을 42% 줄였다고 알리바바는 적었습니다. 다만 이쪽은 회사가 낸 수치. 밖에서 대조할 자료가 아직 없습니다.

자체 AI 가속기 Zhenwu V900은 GPU 메모리 216GB에 칩 사이 대역폭 1,200GB/s, 양산은 2027년 1분기 예정. 에디 우 알리바바 그룹 CEO는 2032년까지 알리바바 클라우드가 운영하는 데이터센터 용량을 20GW 넘게 키우겠다고 말했습니다.

Qwen4는 아직 이름과 방향만 나왔습니다. 지금 확인할 수 있는 것은 그 앞 세대가 스스로 고쳐 올린 5점이고, 그 5점이 회사 발표문이 아니라 제3자 리더보드에도 찍혀 있다는 사실입니다.