알리바바 큐원3.8-맥스·딥시크 V4-플래시… 중국 AI, 규모·가격 동시 공세 작성일 08-04 19 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">알리바바, 2조4000억개 매개변수… 딥시크, 테스트당 비용 43원</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2KRpnaNdvp"> <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="a9e73b2217cd184b4407e7bef4d3260752edfaeb6d369fe6c78aded64c038d50" dmcf-pid="V9eULNjJv0" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552796-pzfp7fF/20260804175810742zeug.png" data-org-width="201" dmcf-mid="9eLBjEDgTU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552796-pzfp7fF/20260804175810742zeug.png" width="201"></p> </figure> <p contents-hash="50a47db7bdbc2533f9f0147347e5338137b6ccacdb0dd9197b48599cf6418be0" dmcf-pid="f2duojAil3" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 중국 인공지능(AI) 기업들이 모델 규모와 가격 양쪽에서 동시에 공세를 강화하고 있다. 알리바바는 매개변수 2조4000억개의 역대 최대 모델을 내놨고, 딥시크는 주요 AI 모델 가운데 운영비가 가장 낮은 신모델을 선보였다.</p> <p contents-hash="372bf7c66d4b1ae6da658cc9f14d07475f01533f82c38c78b979c2374acab432" dmcf-pid="48LBjEDgTF" dmcf-ptype="general">◆ 매개변수 2조4000억개 큐원3.8-맥스 공개</p> <p contents-hash="6d33d01f3edd31631d339fdb1ebd176a04e83b919b006b10f53d5ff1a0ddb0d1" dmcf-pid="86obADwaht" dmcf-ptype="general">알리바바는 지난 3일(현지시간) 플래그십 모델 ‘큐원3.8-맥스(Qwen3.8-Max)’를 공개했다. 큐원 시리즈 가운데 규모와 성능이 가장 큰 모델로, 매개변수 2조4000억개와 최대 100만토큰의 문맥 길이를 지원한다.</p> <p contents-hash="af28e733797f16462497b9cc4bf3e82f24cf2506ac06d3e5671d856635d9ba06" dmcf-pid="6PgKcwrNS1" dmcf-ptype="general">이는 중국 문샷AI가 지난달 공개한 매개변수 2조8000억개의 ‘키미 K3’에 근접한 규모다. 매개변수가 많다고 반드시 성능이 뛰어난 것은 아니지만, 모델 개발에 투입된 데이터와 연산 규모를 가늠하는 지표로 활용된다.</p> <p contents-hash="18938ad62549ad717b156e17d29e199439a7c0f29c8ed7bff5af0c8e1fdb0df7" dmcf-pid="PQa9krmjl5" dmcf-ptype="general">큐원3.8-맥스는 ‘희소 전문가 혼합(Sparse MoE)’ 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 결합했다. 전체 매개변수는 2조4000억개지만 실제 추론 과정에서는 950억개만 가동한다. 작업에 필요한 전문 영역만 활성화해 같은 규모의 모든 매개변수를 동시에 사용하는 밀집형 모델보다 연산비와 응답 지연을 낮추는 방식이다.</p> <p contents-hash="1a118749c413924c2dfaea1c630012ccdcbef758dab0dc06902826d8b51e9756" dmcf-pid="QxN2EmsASZ" dmcf-ptype="general">텍스트와 이미지, 영상을 입력받아 텍스트로 답하며, 한 번에 최대 100만토큰을 처리한다. 수백쪽 분량의 문서와 장시간 영상, 대규모 소프트웨어 코드를 한꺼번에 분석할 수 있는 수준이다.</p> <p contents-hash="ae4b1d0c75ddee516da62264f0d90019b1fac6380c3c5d2c76a8b3f52a1845df" dmcf-pid="xMjVDsOchX" dmcf-ptype="general">공개 직후 이용자 참여형 모델 평가 플랫폼 아레나.AI에서 텍스트 분야 5위, 비전 분야 2위에 올랐다. 프런트엔드 코딩 분야에서는 4위를 기록했다. 텍스트 분야에서는 중국 모델 가운데 가장 높은 순위지만 앤트로픽의 클로드 페이블 5와 오푸스 계열 모델에는 미치지 못했다.</p> <p contents-hash="24228d504b72a57d0012f42e46272f20552cbcb0fd2964ebb055a1f8145296d0" dmcf-pid="yWpIq92uTH" dmcf-ptype="general">알리바바 내부 시험에서는 16일 동안 사람의 개입 없이 소프트웨어 프로젝트를 수행했다. 사용자 피드백과 자체 테스트 결과를 반영하며 코드 생성과 시험, 오류 분석을 반복해 자가 개선형 에이전트 프레임워크 ‘오마이CLI(oh-my-cli)’를 만들었다. 결과물은 깃허브에 공개됐다.</p> <p contents-hash="0cece46395593b3355f71a2bd5481c0c99f6878d64a7c32f88d80a818ecf6b2b" dmcf-pid="WYUCB2V7hG" dmcf-ptype="general">큐원3.8-맥스는 현재 알리바바 클라우드 모델 스튜디오에서 응용프로그램인터페이스(API) 형태로 제공된다. 업무용 AI 에이전트 플랫폼 ‘큐원워크(QwenWork)’에서도 이용할 수 있다. 모델 가중치는 다음 주 공개할 예정이다. 홍콩 증시에서 알리바바 주가는 모델 공개 당일 7% 올랐다.</p> <p contents-hash="3f7d1625c778cee4859b02cbffa8cc0a26a4c4ac2406e3b6174218e83fa16996" dmcf-pid="YGuhbVfzTY" dmcf-ptype="general">◆ 딥시크, 테스트 한 건 43원… 초저가 승부</p> <p contents-hash="e3cb2fb288b23a084c963cfc7c86f061449c9905a362084c27621800526fd981" dmcf-pid="GQa9krmjhW" dmcf-ptype="general">딥시크는 지난달 31일 비용과 속도를 앞세운 ‘딥시크 V4-플래시-0731’을 정식 공개했다. 지난 4월 선보인 미리보기 모델을 대체하는 버전으로, AI가 도구를 사용해 여러 단계를 수행하는 에이전트 기능을 강화했다.</p> <p contents-hash="8ae3a7c96470668cc814313d242e1dd40cf250aeb08feacda99f1a83e6f8db83" dmcf-pid="HxN2EmsAyy" dmcf-ptype="general">V4-플래시는 전체 매개변수 2840억개 가운데 130억개만 가동한다. 100만토큰의 문맥 길이와 최대 38만4000토큰의 출력을 지원한다. 큐원3.8-맥스와 달리 텍스트 전용 모델이다. 모델 가중치는 MIT 라이선스로 공개됐다.</p> <p contents-hash="49b7bd36b883e7688483f67f55ade6420f9b3f9b1f7701e4047d0b54bfef3060" dmcf-pid="XMjVDsOcCT" dmcf-ptype="general">V4-플래시는 아티피셜 애널리시스 지능지수에서 V4-플래시는 100점 만점에 50점을 받았다. 구글 제미나이 3.6 플래시와 같은 점수이며 메타 뮤즈 스파크 1.1과 중국 지푸AI의 GLM-5.2보다 1점 낮았다. 문샷AI의 키미 K3는 57점을 기록했다. 앤트로픽의 클로드 오푸스 5·페이블 5와 오픈AI GPT-5.6은 V4-플래시보다 최소 9점 이상 높았다.</p> <p contents-hash="7e1396ca1335f6fe2469d090f8dc643ef73287e454a927034ab21a61df432d11" dmcf-pid="ZRAfwOIkhv" dmcf-ptype="general">딥시크의 공식 API 가격은 일반 입력 100만토큰당 0.14달러(약 199원), 출력은 0.28달러(약 399원)다. 앞서 처리한 내용을 다시 사용하는 캐시 입력 가격은 0.0028달러다. 1달러당 1424.20원을 적용했다.</p> <p contents-hash="265800f00d2cbfee7e757c3cfe7e54f5a4a7db67e707dbc52e7b6d56602105ee" dmcf-pid="5ec4rICESS" dmcf-ptype="general">AI 분석기관 아티피셜 애널리시스가 실제 벤치마크 수행에 사용된 토큰을 반영해 계산한 V4-플래시의 테스트 한 건당 평균 비용은 0.03달러(약 43원)였다. 문샷AI 키미 K3는 0.86달러, 오픈AI GPT-5.6 솔은 1.86달러, 앤트로픽 클로드 페이블 5는 3.15달러였다. V4-플래시의 작업당 비용이 클로드 페이블 5의 약 105분의1인 셈이다.</p> <p contents-hash="bda7a0964deadf0e6ffff2231ef15c5e2f6c503713b3a8a599eaecc9422421a5" dmcf-pid="1dk8mChDyl" dmcf-ptype="general">단순한 토큰당 표시 가격보다 실제 작업 비용에 가까운 비교다. 가격이 싼 모델도 정답을 내기 위해 더 많은 추론 단계와 토큰을 사용하면 전체 비용은 커질 수 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="57204ec6c615ae20ba8ac95e8ebc6cb384e459277ce3526dccf48932b0e10f75" dmcf-pid="tJE6shlwyh" dmcf-ptype="general">다만 딥시크는 베이징시간 오전 9시부터 낮 12시, 오후 2시부터 6시까지 API 가격을 두 배로 높이는 혼잡시간 요금제를 예고했다. 시행 시점은 아직 밝히지 않았다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 김민재, 문경오미자씨름대회서 통산 21번째 '장사' 08-04 다음 KAIST, 바다 속 CO₂를 '돌'로 만드는 차세대 탄소 제거 기술 개발 08-04 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
