Qwen 3.8-Max – 알리바바 클라우드 Qwen 팀이 출시한 플래그십 대규모 모델 운영 중

Qwen 3.8-Max는 알리바바 클라우드 Qwen 팀이 출시한 플래그십 대규모 모델로, 총 파라미터 수가 2.4조 개에 달하며 Qwen 3.5 아키텍처를 기반으로 확장되었습니다. Qwen 제품군 중 가장 강력한 모델이며, 가중치를 오픈소스로 공개할 예정인 최초의 Max급 모델입니다. 프로그래밍, 업무, 연구 및 장기 작업 전반에서 크게 향상된 성능을 제공하고, 천문AI 플랫폼 API 호출을 지원합니다. OpenAI 및 Anthropic 프로토콜과 호환되며 Claude Code, Codex, Qoder 등 주요 에이전트 프레임워크에 원활하게 통합할 수 있습니다.

장기 자동 프로그래밍: 10일 단위의 자율 프로그래밍을 지원하며, 자기 진화형 harness를 구축하고 요구사항 수집, issue 배포, 코드 생성 및 자체 수정까지 수행합니다.
논문 재현 및 개선: 논문 실험을 독립적으로 재현한 후, 4회의 자기 진화 루프를 통해 18가지 개선 아이디어를 테스트하고 AIME24에서 기존 방법을 2.7점 앞섭니다.
대회 실전: 24시간 이내에 독립적으로 솔루션을 구축하고 반복 개선하여 정확도를 0.60에서 0.853으로 높이고, 인간 참가 팀의 87%를 제쳤습니다.
업무 효율 향상: 수백 가지 고부가가치 직무 시나리오를 지원합니다. 예를 들어 변호사는 한 시간 안에 1,284개의 조항을 표시하고, 디자이너는 한 번에 8페이지의 인터랙티브 프로토타입을 완성할 수 있습니다.
퀀트 전략 개발: 한 문장의 설명에서 출발해 약 330개의 하위 에이전트를 조정하고 약 6,000회의 백테스트를 수행하여 엔드투엔드 ETF 순환매 전략을 제공합니다.
칩 자율 설계: 약 500회의 상호작용을 거쳐 암호 가속기의 넷리스트 게이트 수를 8,298개에서 678개로 최적화하고, 면적을 81% 줄이는 동시에 타이밍 클로저를 달성합니다.

아키텍처 확장: Qwen 3.5 아키텍처를 기반으로 확장되었으며, 총 파라미터 수는 2.4조 개, 활성화 파라미터는 95B에 달합니다. 아키텍처의 계승성을 유지하면서 규모를 크게 확장했습니다.
실제 세계 강화학습 시스템: RL 환경 수와 학습 연산량을 함께 확장하여 범용 작업 능력을 높입니다. 핵심적으로 세 가지 결합 문제를 해결합니다. 작업, 작업 공간, Harness의 세 차원에서 결합을 분리하여 환경 수가 조합 방식으로 자연스럽게 증가하도록 합니다. 실행 기반 검증, 텍스트 및 렌더링 후 시각 출력에 대한 rubric 평가, agentic 검사를 하나의 통합 보상 시스템에 내재화하여 작업별 검증기의 불일치를 제거합니다. 또한 온라인 데이터 균형 조정기를 구축하여 각 batch의 작업, 난이도, 작업 공간 및 harness에 대해 균형 분포를 재구성하고, 그래디언트 분산을 낮춰 학습 연산량을 안정적이고 지속적으로 확장할 수 있도록 합니다.
자기 진화형 피드백 루프: 실행-피드백-반복의 적응형 메커니즘을 통해 최적화를 진행하며, 수백~수천 회의 상호작용에서도 높은 일관성과 체계적인 전략을 유지합니다. 시뮬레이션, 합성, 배치 등의 피드백 루프에 의존하여 피상적인 문법 조정이 아닌 알고리즘 수준의 데이터 경로 재구성을 수행합니다.
동적 워크플로 오케스트레이션: 프로그래밍 방식으로 작업 계획을 수립하고 오케스트레이션 로직을 재현 가능한 프로그램으로 고정합니다. 단일 경로의 일관된 연구개발부터 대규모 병렬 탐색까지 유연하게 전환할 수 있어, 복잡한 작업의 순차적 진행을 한 번의 대화 안에서 규모 있게 제공 가능한 자동화된 폐쇄 루프로 전환합니다.

천문AI 플랫폼 호출: 계정을 등록하고 API Key를 발급받은 후, OpenAI 또는 Anthropic 프로토콜과 호환되는 인터페이스를 통해 모델을 직접 호출합니다.
추론 깊이 조정: reasoning_effort 매개변수로 xhigh(기본값, 심층 분석), medium(균형) 또는 low(고효율 추론)를 설정하여 비용과 성능을 필요에 따라 조절합니다.
에이전트 프레임워크 통합: API Key와 Base URL을 설정한 후 Claude Code, Codex, Qoder CLI, Qwen Code, OpenClaw 등 주요 프로그래밍 도우미 및 Agent 프레임워크에 연결할 수 있습니다.
오픈소스 가중치 배포: 다음 주부터 Hugging Face 또는 ModelScope에서 모델 가중치를 다운로드하여 로컬 배포 및 2차 개발을 진행할 수 있습니다.

초장기 자율 실행: 수일에서 수십 일 동안 지속적으로 집중할 수 있으며, 실행-피드백-반복 루프를 통해 스스로 진화하고 전 과정에서 사람의 개입이 필요하지 않습니다.
실제 세계 RL 학습: 환경 수와 학습 연산량을 함께 확장하며 QwenWork, Claude Code, Codex, OpenClaw, Hermes 등의 harness에서 균형 있고 지속적으로 향상되는 성능을 보입니다.
엔드투엔드 제공 역량: 동적 워크플로를 통해 오케스트레이션 로직을 재현 가능한 프로그램으로 고정하고, 기존에 수주 동안 순차적으로 진행해야 했던 복잡한 작업을 한 번의 대화 안에서 규모 있게 제공할 수 있는 자동화된 폐쇄 루프로 압축합니다.

프로젝트 공식 웹사이트: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8

법률·컴플라이언스 검토: 한 번에 수백 개의 문서를 읽고 관련 조항 수천 개를 한 시간 안에 표시하여 법무팀의 약 1주일 분량의 업무를 대체합니다.
UI/UX 프로토타입 설계: 디지털 뱅킹 앱을 위한 고충실도 인터랙티브 프로토타입 8페이지를 한 번에 생성하며 수작업 수정이 필요하지 않습니다.
외식 메뉴 개발: 수백 건의 식재료 자료를 기반으로 26개 요리의 완성도 높은 메뉴를 한 번에 제작하고 식재료 원가율을 33.8%로 관리합니다.
구조 엔지니어링 모델링: 도면 한 장만으로 브라우저에서 30층 오피스 빌딩의 내진 구조 모델을 복원하며, 실시간 마우스 오버로 주요 지표를 확인할 수 있습니다.
재활의학 시각화: 2D 종이 평가서를 자유롭게 회전하고 층별로 나타나는 3D 인터랙티브 시연으로 변환하여 환자가 재활 경로를 이해하도록 돕습니다.