알리바바, 2.4조 파라미터 Qwen3.8-Max 공개하며 Max급 모델 최초로 오픈 웨이트 예고
- 알리바바가 Qwen3.8-Max를 공개함, 파라미터는 2.4조 개(활성 950억 개)이고 다음 주에 Qwen-Max급 모델 최초로 오픈 웨이트 공개 예정임
- 자율 코딩 테스트에서 사람 개입 없이 10일 넘게 oh-my-cli 프로젝트를 처음부터 만들어 자기 진화형 하니스를 구축, 약 16일 만에 265개 커밋과 127개 PR, 151개 이슈가 쌓임
- 논문 재현 실험에서 스타터 코드 없이 약 125시간(5일) 동안 자율 작업, 7,600줄 코드 작성에 1,100회 액션, GPU 학습 33라운드 수행, 재현한 데이터 선택 방식이 무작위 대비 AIME24에서 +7.7% 성능 향상을 보임
- QwenCloud 기준 API 가격은 입력 $2, 출력 $6(백만 토큰당)이며 reasoning_effort 옵션(xhigh/medium/low)으로 추론 깊이와 비용을 조절할 수 있음
- 해커뉴스에서는 7월 19일 이미 공개됐던 Qwen3.8-Max-Preview와의 차이가 불명확하다는 지적이 나왔고, 다음 주 오픈 웨이트로 나올 Qwen3.8-27B에 대한 로컬 모델 사용자들의 기대가 큼
Hacker News 의견들
오픈 웨이트냐고? 본문 두 번째 문장에 이미 나와 있음. Qwen-Max급 모델 최초로 다음 주에 오픈 웨이트 공개한다고 써있잖아.
이 영상 웃기네. AI가 일하는 동안 사람들은 취미 즐긴다는 컨셉인데, 그럼 알리바바부터 급여 그대로 주면서 근무시간부터 줄여봐라.
그러게, OpenAI/Anthropic/Alibaba/Kimi/Deepseek 다 모델이 그렇게 좋다면서 왜 아직도 SWE를 채용하고 있는거야?
난 이미 그렇게 쓰고 있는데. Claude한테 한 시간짜리 작업 맡겨놓고 집안일하거나, 가족 병간호하는 동안 제품 개발 계속 돌아가게 해놨어. 밤새 돌아가는 세션이 특히 도움됨.
난 오히려 AI 쓰고 나서 더 바빠짐. 전엔 1시간짜리 일 10개였는데 지금은 10분짜리 일 100개임. 시간은 똑같이 쓰는데 더 생산적이고 스트레스는 더 받는듯.
전체 인구 중 일해야 하는 비율은 노령화랑 자동화 때문에 계속 줄어들 거임. 지금도 미국 16세 이상 인구의 38%가 일도 안하고 구직도 안 하는데 굶어죽지 않잖아.
7월 19일에 이미 Qwen3.8-Max-Preview가 나왔었는데 오늘 다시 발표하는 건 뭐지? 그때도 펠리컨 그려봤었는데.
preview는 초기 RL 체크포인트고 오늘 나온 게 정식 학습 완료된 풀 버전인 듯. preview 발표 때도 capability 개선 예정이라고 했었음.
방금 새 모델로 펠리컨 그려봤는데 11분 걸리고 바퀴를 까먹었더라. reasoning trace 보면 '바구니에 물고기 넣으면 귀엽겠다' 이런 식으로 생각함. 가격으로 치면 17센트 들었음.
Qwen3.8-27B도 다음 주 오픈 웨이트로 나온다는데, Qwen3.6-27B가 이 크기대에서는 벤치마킹 안 된 로컬 모델 중 최고로 평가받거든. 3.8이 정말 개선됐으면 대박임.
우리도 Qwen3.6-27B 파인튜닝해서 잘 쓰고 있는데 지능 좀 더 올라가면 좋겠음.
Qwen3.6-35B가 내 데일리 드라이버인데 4월에 이거 때문에 Claude 구독 끊음. 로컬 모델 중 최고임. 지금도 노트북에서 F# 코드 버그 고치라고 돌리고 있음.
이 정도로 학습 잘 되고 컴퓨터 사용까지 되면 회사들이 PC에 Qwen3.8-27B 올려놓고 직원 자를 수도 있겠다 ㅋㅋ
128GB 램 있는 머신 투자했는데 27B/35B 말고 54B dense나 70B MoE 정도 되는 모델이 나오면 Max 경험에 훨씬 가까워질텐데.
비용 언급은 이 부분뿐인 듯. reasoning_effort로 xhigh/medium/low 조절 가능하다는데, Deepseek처럼 거의 공짜 수준이면 좋겠다.
qwencloud 페이지에 가격 나와있음. 입력 $2, 출력 $6 per million tokens임.
'피드백 루프로 스스로 진화한다'는 거, 이거 Claude 증류한 거 아니냐? Claude Code가 늘 하는 방식이랑 비슷한데.
이건 별 의미 없는 얘기임. 모델은 원래 이런 거 할 수 있었고 RL 과정에서 해법 공간 탐색하면 보상 받으니까 자연히 강화되는 거임. 중요한 건 사람 개입 없이 얼마나 오래 돌아가느냐임.
이런 대규모 모델들이 재귀적으로 스스로 개선하는 걸 측정할 self-evolution 벤치마크가 결국 필요할 듯.
OpenAI랑 Anthropic 상장하면 이런 발표들이 매도 신호로 쓰이겠다. 그리고 Altman이랑 Dario는 맨날 AI가 일자리 뺏는다면서 국가안보 핑계로 중국 모델 규제하자는데, 결국 자기들 시장 독점하려는 수작 아니냐.