알리바바가 노트북에서 바로 실행되고 OpenAI의 유사 모델을 능가하는 Qwen 3.5 소형 모델을 출시합니다

알리바바 Qwen 3.5 — 새로운 소형 AI 모델 시리즈

인공지능 부서에서 알리바바는 “작은 크기 + 높은 효율성”을 약속하는 Qwen 3.5 모델 라인을 출시했다고 발표했습니다. 미국 동급과 비교해 메모리 사용량이 적으면서도 정확도가 더 뛰어납니다.

모든 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 제공되어 상업 프로젝트에서 사용하거나 필요 시 재학습이 가능합니다.

아키텍처의 새로운 점
알리바바는 전통적인 Transformer를 버리고 하이브리드 방식을 채택했습니다:

* Gated Delta Networks (GDN) – 높은 처리량과 낮은 지연을 보장합니다.
* Mixture‑of‑Experts (MoE) – 작은 모델에 흔한 메모리 한계를 해결합니다.

이를 통해 Qwen 3.5는 멀티모달 토큰을 즉시 처리할 수 있으며, 이전 세대처럼 이미지 생성기를 텍스트 모델에 “붙이는” 방식이 필요 없습니다. 결과적으로 4B와 9B 버전은 UI 요소를 인식하고 비디오에서 객체를 계산할 수 있습니다.

테스트 및 결과
| 벤치마크 | Qwen 3.5‑9B |
|----------|-------------|
| MMMU‑Pro (시각) | 70.1 % – Google Gemini 2.5 Flash‑Lite(59.7)와 Qwen 3‑VL‑30B‑A3B(63.0)를 초과 |
| 논리적 사고 | 81.7 % – OpenAI gpt‑oss‑120B(80.1)보다 높음 (후자는 파라미터가 10배 많음) |
| HMMT Feb 2025 (수학) | 83.2 %(9B), 74.0 %(4B) – 복잡한 과학 문제에 대형 클라우드 리소스가 필요 없음을 입증 |
| OmniDocBench v1.58 | 87.7 % – 모든 모델 중 최고 |
| MMMLU (다국어) | 81.2 % – gpt‑oss‑120B(78.2)를 초과 |

왜 중요한가?
Qwen 3.5의 등장 시점은 자율 AI 에이전트 수요가 증가한 때였습니다. 현대 사용자는 단순 챗봇을 넘어 다음과 같은 시스템을 요구합니다:

1. 사고 – 문제를 추론하고 해결한다.
2. 보기 – 이미지, 비디오 및 UI 요소를 처리한다.
3. 행동 – 도구(양식 작성, 파일 정렬 등)를 활용한다.

대형 모델은 운영 비용이 높으므로 Qwen 3.5는 더 경제적인 대안입니다. 로컬에서 클라우드나 API 없이 실행할 수 있으며 강화 학습을 통해 “인간 같은 결정”을 내릴 수 있습니다 – 예를 들어 작업 공간 정리 또는 비디오 기록에 따라 코드 작성.

실제 활용
* 모바일 기기 – 0.8 억 파라미터가 스마트폰에 적합하며 독립적으로 동작합니다.
* 워크스테이션 – 9 억 파라미터로 클라우드 없이 완전한 에이전트 기능을 제공합니다.
* UI‑에이전시 – 픽셀 수준 연결 덕분에 모델은 UI를 탐색하고 양식을 채우며 파일을 정렬할 수 있으며, 자연어 명령으로 약 90 % 정확도로 수행합니다.

따라서 알리바바 Qwen 3.5는 클라우드와 로컬 모두에서 동작 가능한 보다 접근 가능하고 유연하며 강력한 AI 에이전트를 개척하여 현대 사용자의 증가하는 요구를 충족시킵니다