큐원3: 알리바바의 최신 AI모델, 차이점은?

큐원 3(Qwen 3): 알리바바의 최신 AI 모델, 차이점은?

 

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목차

1. 들어가는 글
2. 서론
3. Qwen 3 모델 개요
4. Qwen 3의 주요 특징과 성능
5. DeepSeek와의 차이점
6. Kimi K2와의 차이점
7. 실제 성능 벤치마크 분석
8. 마무리

 

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들어가는 글

2025년 AI 업계는 그야말로 격변의 시기를 맞고 있습니다.  특히 중국발 오픈소스 AI 모델들이 연이어 등장하며 글로벌 AI 생태계에 큰 파장을 일으키고 있는데요. 그 중에서도 알리바바가 최근 공개한 Qwen 3 모델은 명령어 수행, 논리적 추론, 독해, 수학 및 과학, 코딩, 도구 활용 등 전반적인 능력에서 놀라운 향상을 보여주며 업계의 주목을 받고 있습니다.

 

특히, 큐원 3(Qwen 3)는 알리바바가 개발한 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)로, 최신 버전은 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 및 FP8 양자화 모델로 구성되어 있습니다.

 

이 모델은 Hugging Face와 ModelScope에서 무료로 다운로드 가능하며, 상업적 활용도 자유롭습니다.

 

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서론

인공지능 분야에서 2025년은 특별한 해로 기록될 것 같습니다. OpenAI의 GPT 시리즈가 주도해온 AI 시장에 중국발 오픈소스 모델들이 강력한 도전장을 내밀고 있기 때문입니다. 특히 알리바바의 Qwen 시리즈는 지속적인 업데이트를 통해 성능을 개선해왔으며, 최신 버전인 Qwen 3에서는 기존의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 성능을 보여주고 있습니다.

 

Qwen(千问)은 '천 가지 질문'이라는 의미로, 다양한 질문에 대해 정확하고 유용한 답변을 제공하겠다는 알리바바의 의지를 담고 있습니다. 2023년 8월 첫 번째 버전이 공개된 이후, Qwen 1.5(2024년 2월), Qwen 2(2024년 6월), Qwen 2.5(2024년 9월)를 거쳐 2025년 4월 Qwen 3가 출시되었습니다.

 

이러한 빠른 개발 주기는 알리바바가 AI 기술 발전에 얼마나 적극적으로 투자하고 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다. 더욱 주목할 점은 Qwen 3가 단순히 성능 향상에만 그치지 않고, 실용적인 활용성과 효율성 측면에서도 큰 발전을 이뤘다는 것입니다.

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Qwen 3 모델 개요

Qwen 3는 알리바바 클라우드가 개발한 최신 세대 대규모 언어 모델로, 밀집형(Dense)과 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 아키텍처를 모두 제공하는 포괄적인 모델 제품군입니다. 이번 버전에서 가장 주목받는 모델은 Qwen3-235B-A22B-2507로, 총 2350억 개의 파라미터 중 220억 개가 활성화되는 MoE 구조를 채택했습니다.

모델 라인업과 특징

Qwen 3는 다양한 용도와 환경에 맞춰 여러 버전으로 제공됩니다:

1. Qwen3-235B-A22B-2507 (플래그십 모델)

• 총 파라미터: 2350억 개
• 활성 파라미터: 220억 개
• 아키텍처: MoE (Mixture of Experts)
• 특징: 최고 성능을 자랑하는 플래그십 모델

2. Qwen3-Coder (코딩 특화 모델)

• 총 파라미터: 4800억 개
• 활성 파라미터: 350억 개
• 특징: 에이전트 코딩, 브라우저 조작, 도구 사용에 특화[3]

3. 경량 모델 시리즈

• Qwen3-0.6B, Qwen3-1.7B, Qwen3-4B 등
• 다양한 환경과 용도에 맞춘 최적화된 크기

 

핵심 기술적 혁신

Qwen 3의 가장 큰 혁신은 적응형 추론(Adaptive Reasoning) 기능입니다. 이는 문제의 복잡도에 따라 사고 과정을 선택적으로 사용하는 기술로, 복잡한 문제에는 깊이 있는 추론을 적용하고 단순한 문제에는 빠른 응답을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 성능과 효율성을 동시에 확보할 수 있게 해줍니다.

 

또한 Qwen 3는 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 기술을 적용하여 수학적 추론 능력을 크게 강화했습니다. 이 알고리즘은 모델이 특정 작업에서 더 나은 성능을 발휘하도록 학습 과정 중에 모델의 출력을 평가하고 피드백을 제공하는 방식으로 작동합니다.

 

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Qwen 3의 주요 특징과 성능

1. 명령어 수행 능력의 혁신적 향상

Qwen 3는 사용자의 명령어를 이해하고 실행하는 능력에서 이전 버전 대비 현저한 개선을 보여줍니다. 특히 복잡하고 다단계로 구성된 명령어도 정확하게 파악하여 순차적으로 실행할 수 있는 능력을 갖추었습니다. 이는 실제 업무 환경에서 AI 어시스턴트로 활용할 때 매우 중요한 특징입니다.

2. 논리적 추론과 독해 능력

논리적 추론 분야에서 Qwen 3는 특히 인상적인 성과를 보여줍니다. MMLU-Pro 벤치마크에서 75.2점에서 83.0점으로 상승했으며, 사실 정확성을 측정하는 GPQA와 SuperGPQA에서는 15-20 퍼센트포인트의 향상을 기록했습니다[6]. 이는 단순한 정보 검색을 넘어서 복잡한 논리적 관계를 파악하고 추론할 수 있는 능력이 크게 발전했음을 의미합니다.

3. 수학 및 과학 분야의 탁월한 성능

수학 분야에서 Qwen 3의 성능은 특히 주목할 만합니다. AIME25 벤치마크에서 70.3점을 획득하며, 경쟁 모델들을 크게 앞질렀습니다:

• Qwen 3: 70.3점
• Kimi K2: 49.5점
• DeepSeek-V3: 46.6점
• GPT-4o: 26.7점[7]

이러한 성과는 GRPO 기술의 적용과 대규모 수학 데이터셋을 활용한 훈련의 결과로 분석됩니다. 특히 복잡한 수학 문제 해결 과정에서 단계별 추론을 명확하게 제시하는 능력이 향상되었습니다.

4. 코딩 능력의 전문화

Qwen3-Coder는 소프트웨어 개발 분야에 특화된 모델로, SWE-Bench Verified 벤치마크에서 오픈소스 모델 중 최고 수준의 성능을 달성했습니다[8]. 이 모델의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 에이전트 코딩: 복잡한 소프트웨어 문제를 자동으로 분석하고 해결
• 브라우저 조작: 웹 기반 개발 환경에서의 자동화 작업
• 도구 활용: 다양한 개발 도구와의 연동 및 활용

5. 다국어 지원과 문화적 이해

Qwen 3는 한국어를 포함한 다양한 언어에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히 동아시아 언어권에서의 문화적 맥락과 뉘앙스를 이해하는 능력이 크게 향상되었으며, 이는 글로벌 사용자들에게 더욱 실용적인 AI 서비스를 제공할 수 있게 해줍니다.

 

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딥시크·키미와의 차이점

항목	큐원 3	딥시크 V3	키미 2
구조	MoE (혼합 전문가)	Dense	MoE
컨텍스트 길이	256K	128K	200K
강점	명령어 수행, 도구 활용, 코딩	수학·논리 추론	창작·코딩·장문 처리
오픈소스 여부	✅	✅	✅
대표 벤치마크	AIME25, MultiPL-E	MATH, GSM8K	Creative Writing, SWE-Bench

 

큐원 3는 빠른 응답성과 도구 활용 능력에서 강점을 보이며, 딥시크는 논리적 사고와 수학 문제 해결, 키미는 창의적 작문과 장문 처리에 특화되어 있습니다.

 

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실제 성능 벤치마크 분석

Qwen 3, DeepSeek R1, Kimi K2는 각기 다른 강점을 가진 모델들이지만, 객관적인 성능 비교를 위해 주요 벤치마크 결과를 살펴보는 것이 중요합니다. 다음은 여러 벤치마크에서 이들 모델이 보여준 성과를 비교한 표입니다.

 

벤치마크 지표	Qwen 3 (235B-A22B)	DeepSeek R1	Kimi K2
명령어 수행	매우 우수	우수	우수
논리적 추론 (MMLU-Pro)	83.0점	우수	우수
독해 (GPQA, SuperGPQA)	15-20% 향상	우수	우수
수학 (AIME25)	70.3점	46.6점 (DeepSeek-V3)	49.5점
코딩 (SWE-Bench Verified)	SOTA (오픈소스 중 최고)	우수	우수
장문 처리 (컨텍스트 윈도우)	우수	우수	200만 토큰

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큐원 3의 활용 가능성

• 기업용 에이전트 시스템: Qwen-Agent 프레임워크를 통해 복잡한 도구 호출과 의사결정 자동화 가능
• 코딩 보조: Qwen3-Coder 모델은 358개 프로그래밍 언어를 지원하며, CLI 도구도 제공
• 교육·연구: 수학, 과학, 독해 등 다양한 분야에서 활용 가능

주요 시사점:

• Qwen 3의 수학 능력: Qwen 3는 특히 수학 및 과학 분야에서 압도적인 성능을 보여주며, 이는 GRPO 기술과 대규모 데이터셋 학습의 결과로 분석됩니다.
• Kimi K2의 장문 처리: Kimi K2는 200만 토큰이라는 방대한 컨텍스트 윈도우를 통해 장문 이해 및 생성에서 독보적인 강점을 가집니다.
• DeepSeek R1의 추론 전문성: DeepSeek R1은 순수한 논리적 추론과 이론적 문제 해결에서 강점을 보이며, 이는 특정 연구 분야에서 특히 유용합니다.

 

각 모델은 특정 분야에서 두각을 나타내지만, 전반적인 능력 향상이라는 측면에서는 Qwen 3가 가장 균형 잡힌 발전을 이루었다고 평가할 수 있습니다. 특히 Qwen 3는 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 실제 사용 환경에서의 활용도가 높을 것으로 기대됩니다.

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마무리

알리바바의 Qwen 3는 오픈소스 AI 모델의 새로운 기준을 제시하며, AI 기술의 민주화에 크게 기여하고 있습니다. 명령어 수행, 논리적 추론, 독해, 수학 및 과학, 코딩, 도구 활용 등 다양한 영역에서 보여준 Qwen 3의 향상된 성능은 앞으로 AI가 우리 삶에 더욱 깊숙이 통합될 것임을 예고합니다.

 

DeepSeek R1과 Kimi K2와 같은 경쟁 모델들과의 비교를 통해 각 모델의 고유한 강점과 약점을 파악할 수 있었습니다. DeepSeek R1은 심층적인 추론 능력에, Kimi K2는 방대한 컨텍스트 처리 능력에 강점을 보인다면, Qwen 3는 전반적인 성능의 균형과 실용성, 그리고 다양한 모델 라인업을 통해 사용자들에게 폭넓은 선택지를 제공합니다.

 

AI 기술은 끊임없이 진화하고 있으며, 이러한 오픈소스 모델들의 경쟁은 전체 AI 생태계의 발전을 가속화할 것입니다. 앞으로 Qwen 3가 어떤 새로운 혁신을 가져올지, 그리고 다른 모델들과의 경쟁 속에서 어떤 방향으로 발전해나갈지 귀추가 주목됩니다.

AI 기술의 최전선에서 활약하는 이들 모델들을 통해 우리는 더욱 지능적이고 효율적인 미래를 기대할 수 있을 것입니다.

 

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참고 링크

• AI타임스 큐원 3 상세 기사
• 큐원 3 GitHub 페이지
• ModelScope에서 큐원 3 다운로드

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