알리바바, '에이전틱 코딩' 강화한 고효율 오픈소스 '큐원3.6-35B-A3B' 출시 - AI타임스

알리바바가 적은 연산 자원으로도 높은 성능을 구현하는 초고효율 AI 모델을 선보였다. 알리바바는 16일(현지시간) 전체 350억개의 매개변수 가운데 약 30억개만 연산에 사용하는 희소 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 오픈소스 AI 모델 ‘큐원n3.6-35B-A3B’를 출시했다. 가장 큰 특징은 압도적인 효율성이다. 전체 매개변수 규모는 대형 모델 수준이지만, 실제 계산에 사용되는 매개변수는 일부에 불과하다. 그럼에도 불구하고 성능은 오히려 향상됐다. 기존 모델인 '큐원3.5-35B-A3B' 대비 전반적인 성능이 개선됐으며, 밀집형(dense) 모델인 '큐원3.5-27B'를 일부 코딩 벤치마크에서 능가했다. 또 구글의 '젬마(Gemma)' 계열의 31B 모델과도 경쟁 가능한 수준으로 평가된다. MoE 구조가 더 적은 계산으로 더 높은 성능을 실현할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례로 꼽혔다. 이번 모델은 특히 에이전트 기반 코딩(agentic coding) 분야에서 강점을 보인다. 복잡한 코드 생성과 수정은 물론, 다단계 문제 해결과 장기 작업에서의 추론 능력이 뛰어나 단순한 코드 생성기를 넘어 자율적으로 작업을 수행하는 개발 파트너로 활용될 수 있다. 또 '오픈클로' '클로드 코드' '큐원 코드' 등 다양한 개발 도구와 연동, 여러 환경에서 맥락 기반 코딩 자동화를 지원한다. 멀티모달 기능도 강화됐다. 이미지 이해와 시각적 추론, 공간 인식, 텍스트와 이미지의 통합 분석 능력을 갖추며 활용 범위를 넓혔다. 특히 시각-언어 벤치마크에서는 클로드 소네트 수준과 견줄 만한 성능을 보였으며, 일부 작업에서는 이를 상회하는 결과를 기록했다. 공간 인식과 같은 정밀한 시각 이해 영역에서 높은 점수를 기록한 점이 주목된다. 이 모델은 ‘preserve_thinking’ 기능도 지원한다. 이는 이전 대화에서의 추론 과정을 유지해 장기적이고 복잡한 작업에서 일관성을 높이는 기능으로, 특히 에이전트 기반 작업에서 맥락 유지와 연속적 추론을 강화하는 핵심 요소로 평가된다. 알리바바는 큐원3.6-35B-A3B를 완전 오픈소스로 공개해 접근성을 높였다. 허깅페이스와 모델스코프에서 다운로드할 수 있으며, 자체 서버에서 직접 실행하는 셀프 호스팅도 지원한다. 또 알리바바 클라우드 모델 스튜디오 API를 통해 클라우드 환경에서도 활용할 수 있고, 오픈AI와 앤트로픽의 API 규격과 호환돼 기존 개발 환경에도 쉽게 통합할 수 있다. 박찬 기자 [email protected]