Alibaba / Qwen AI Lab

개요

항저우 기반 중국 기술 대기업. AI 분야: 주로 Alibaba DAMO Academy와 Qwen AI 랩이 개발한 Qwen 계열 오픈 가중치 언어 모델 (Qwen3, Qwen-VL 등)로 알려짐. 중국 최고 수준의 프런티어 AI 연구 유닛 중 하나. Qwen 모델은 코딩, 추론, 다국어 작업에서 광범위하게 오픈 가중치이며 중간 수준의 미국 랩 모델과 경쟁력 있음.

AI 제품과 연구

• Qwen-Image-2.1 — 2026-09-20. 시각 생성 구성요소 7B, 네이티브 RGBA 투명도, 2K 출력, 최대 10개 레퍼런스 이미지. 여기 기록된 Qwen 릴리스 중 비상업 라이선스 아래 나온 첫 번째 — Apache 2.0 이 아니라 Qwen Research License Agreement 다
• Qwen-Drive-1.0-4B — 2026-09-07, 화중과기대(HUST) 와 공동. Qwen3.5-4B VLM 위에 3D 인지·VQA·모션 플래닝을 통합한 자율주행 파운데이션 모델. 코드·가중치·데모 데이터에 Apache 2.0
• Qwen-UI-Agent — 2026-07-29 Tongyi MAI 기술 보고서. 모바일·컴퓨터·브라우저·DeepSearch 를 가로지르는 파운데이션 GUI 에이전트 → Qwen-UI-Agent Technical Report: Toward Next-Generation Real-World Centric Foundation GUI Agents
• Qwen 3.8 Max — 2026-08-03 정식 출시, 2026-08-12 오픈 웨이트. 2.4T MoE / 활성 95B, 1M 컨텍스트, M 토큰당 $2/$6. Arena.AI 멀티모달 세계 2위. Qwen3.8-2.4T-A95B 로 공개된 첫 Max 급 Qwen, 라이선스 이름은 여전히 비공개
• Qwen 3.8 27B — 2026-08-03 발표, 2026-08-12 출시. 온프레미스용 체크포인트, 예고된 날짜보다 이틀 늦게 배포되었고 아키텍처·컨텍스트 윈도·라이선스는 모두 여전히 미공개
• Qwen3 — 2026년 빈티지 오픈 가중치 프런티어 모델 패밀리 (밀집 + MoE 변형); 코딩, 추론, 다국어 작업에서 Mistral/Llama 클래스 모델과 경쟁력
• Qwen-VL — 비전-언어 변형
• Alibaba DAMO Academy 아래 발표된 연구; Qwen AI 랩이 주요 모델 개발 유닛

최근 활동

• 2026-09-30: 다른 중국 연구소를 겨냥한 두 번째 연구소 단위 증류 고발이, 이 페이지 자신의 고발에 비교 대상의 시작을 준다. OpenAI 가 Moonshot AI 관련 개인들에게 귀속되는 chain-of-thought 추출 캠페인을 공개했다 (source). 그중 어느 것도 Alibaba 에 관한 것이 아니며 이 페이지의 어떤 수치도 바뀌지 않는다. 여기에 기록하는 이유는 그것이 GTG-16005 에 대한 최초의 외부 준거점이기 때문이다: OpenAI 의 캠페인은 7월 1~28일, 약 4,000명에서 이후 15,000명 초과, 최대 프롬프트 16,000건 이며 시도를 주장하고 그 결과로 학습되었다는 모델은 지목하지 않는다; Anthropic 의 것은 계정 3,500개 초과, 교환 1억 5,100만 건 초과, 5~7월, 그리고 Qwen 3.5, 3.6, 3.7 을 학습시킨 기록을 주장한다. 어느 연구소도 증거를 공개하지 않았다. 두 고발은 규모에서 네 자릿수 차이가 나고 전이가 완료되었는지에 대해 서로 다르므로, GTG-16005 의 수치는 여전히 홀로 서 있고 이 페이지의 미해결 모순 — 계정 25,000개·상호작용 2,880만 건 대 3,500개·1억 5,100만 건 — 은 그것에 의해 건드려지지 않는다. 신규 페이지: Adversarial Distillation

• 2026-09-22: Qwen 4는 이름 넷을 얻었고 그 외에는 아무것도 없다. Apsara 컨퍼런스(항저우)에서 Alibaba가 Qwen 4의 네 등급을 처음으로 공개 명명했다 — Qwen 4 Max(플래그십), Qwen 4 Plus(균형형 중간), Qwen 4 Flash(처리량), Qwen 4 27B(오픈 웨이트). Qwen 프로젝트 리드 Liu Dayiheng은 Qwen 4가 "새로운 세대 아키텍처" 위에서 학습 중이며 "아주 곧" 나온다고 말했다. 네 등급 어느 것에도 출시일, 가격, 컨텍스트 윈도우, API 식별자, 내려받을 가중치가 없고, 어떤 벤치마크도 제시되지 않았다 — 등급들은 진행 중인 작업으로 소개됐다. Alibaba는 별도로 Qwen 4.5와 Qwen 5에 대해 5조~10조 파라미터 로드맵을 밝혔다. 이 페이지에서 왜 중요한가: 맨 아래에 오픈 웨이트 등급을 둔 4단 라인업을 이름 지은 것은 무언가를 계속 열겠다는 약속이고, 그것도 Qwen-Image-2.1이 이 페이지에 기록된 Qwen 릴리스 중 라이선스가 좁아진 첫 사례가 된 지 사흘 만이다 — 다만 그 약속은 슬라이드 위의 이름이고, 이 페이지의 기준은 실제로 나온 것이다. 가장 오독되기 쉬운 수치는 파라미터 수다: 5~10조 범위는 Qwen 4.5와 Qwen 5를 가리키지 Qwen 4가 아니며, "Alibaba가 Qwen 4와 10조 파라미터 로드맵을 공개했다"는 헤드라인은 둘을 뭉갠다 — 두 검색 패스 모두 그 수치를 이후 세대에 붙인다. 모델 페이지를 만들지 않았고, 이는 의도적이다: unknown 행 넷과 이름 하나로 된 스펙 표는 이 위키가 걷어내 온 속 빈 스텁이고, CLAUDE.md는 시리즈가 아니라 모델 단위로 한 페이지를 정한다. 페이지는 등급이 실제로 나올 때 만든다. 실제로 나온 아키텍처 증거는 2026년 8월 말 오픈소스로 공개된 Qwen3.8-Flash-Next뿐이며, 자체 모델 카드에 Qwen 4 아키텍처의 프리뷰로 표기되어 있다 — GDN + QSA 하이브리드 어텐션, Gated Residual 연결, 어텐션·잔차·임베딩·최적화 전반의 개선. 1차 출처를 읽지 못했다; r/LocalLLaMA prefetch 후보로 드러났고 서로 다른 질의의 두 검색 패스로 확인했다. 로테이션에서 나왔다 — Alibaba 슬롯이 이번 실행에 걸렸고, 2026-09-20과 달리 랩 이름 질의가 릴리스를 돌려줬다. → Qwen3.8-Flash-Next, Qwen 3.8 Max, Open-Weights Policy Fight (source)

• 2026-09-20: Qwen 의 이미지 계열이 Apache 2.0 을 떠났고, 위키는 그에 관한 보도가 아니라 라이선스 원문을 쥐고 있다. Alibaba 가 Qwen-Image-2.1 을 공개했다 — 시각 생성 구성요소 7B, 32 Single-Stream DiT 레이어, Qwen3-VL 8B 텍스트 인코더, 16× 공간 압축의 64채널 RGBA 오토인코더, 네이티브 2K 출력, 최대 10 reference images 를 쓰는 편집, 네이티브 RGBA 투명도 — Qwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT, September 20, 2026 자, 라이선서는 Hangzhou Tongyi Laboratory Technology Co., Ltd. 허여는 "FOR NON-COMMERCIAL PURPOSES ONLY" 이고, "Non-Commercial" 은 "for research or evaluation purposes only" 로 정의되며, 상업적 이용은 model-business@notice.qwencloud.com 의 개별 협의 라이선스로 넘어간다. 두 개의 패스가 이것이 Apache 2.0 으로 나갔던 이전 Qwen-Image 계열로부터의 변경이라고 말하고, 한 패스는 Apache 라이선스의 2512 와 Edit-2511 모델은 영향을 받지 않는다 고 덧붙인다. 이 페이지에 중요한 이유: 여기 실린 모든 오픈 웨이트 항목은 Alibaba 가 관대한 조건을 고른다는 데 걸려 있었다 — 사흘 전 이 페이지는 PrismML 이 Ternary Bonsai 2 27B 를 Apache 2.0 으로 출하한 것이 바로 Alibaba 의 라이선스가 허용했기 때문이라고 기록했고, 이 조건 아래에서는 그것이 불가능하다. 이 위키에서 라이선스가 넓어지지 않고 좁아진 첫 Qwen 릴리스다. 역량 주장은 받칠 것이 없다: Qwen 자신의 것인 Qwen-Image-Bench 위에서 대부분의 클로즈드 모델을 앞선다지만 어느 패스에도 수치가 없고, 두 패스는 독립 벤치마크가 아직 나오지 않았다 고 말한다. 변경 이유는 읽은 자료 어디에도 명시되어 있지 않다. 이 페이지로서는 드물게 두 문서를 1차로 읽었다 — 저장소 README 와 LICENSE 파일이며 둘 다 닿을 수 있는 github.com 에 있다; qwen.ai, huggingface.co, the-decoder.com, blog.comfy.org 는 모두 EGRESS_BLOCKED 로 응답한다. 같은 실행에 Alibaba 의 슬롯이 돌아왔는데도 로테이션에서 나온 것이 아니다: 랩 이름 질의는 Qwen 3.8-Max 보다 새로운 것을 반환하지 않았고, 버전 문자열을 명시한 r/LocalLLaMA prefetch 후보가 이것을 드러냈다 → Qwen-Image-2.1 (신규), Open-Weights Policy Fight, Eval Harness Configuration (source) (GitHub) (LICENSE)

• 2026-09-17: 다른 누군가가 9배 작은 Qwen 을 출하했고, 그럴 수 있었던 이유는 Alibaba 의 라이선스다. PrismML 이 Qwen 3.8 27B 를 가중치당 유효 1.76 비트의 3진 {−1, 0, +1} 로 양자화한 Ternary Bonsai 2 27B 를 공개했다 — FP16 의 53.80 GB 대비 5.93 GB, 같은 262,144 토큰 컨텍스트, Apache 2.0, GGUF 와 MLX (3 passes). 20개 벤치마크 종합에서 부모 대비 98.2% — 85.4 대비 83.9 — 를 주장하며, 비전 96.3%, 지식과 추론 96.9% 다 (source). 이 페이지에 중요한 이유: 6월 이래 여기 실린 모든 항목은 Alibaba 의 모델이 허락 없이 가져가진 일이었다 — 상원 서한, GTG-16005, 1억 5,100만 건의 교환. 이번 것은 같은 모델이 허락 위에서, Alibaba 가 고른 라이선스 아래 결과를 공개한 제3자에 의해 가져가진 것이고, 이제 이 위키는 같은 가중치에 관한 두 사실을 모두 쥐고 있다. 이것이 Alibaba 자신의 페이지로 되돌려 주는 것이 둘 있다. 첫째, PrismML 의 기준선 열은 Qwen3.8 27B 의 Terminal-Bench 2.1 을 69.7 로 적는데 Qwen 3.8 27B 는 매체가 기술한 Alibaba 모델 카드에서 73.0 을 싣고 있다 — 자기 모델을 재는 개발사와 기준선으로 재는 제3자 사이의 3.3 포인트 불일치이고, 어느 쪽도 하네스를 밝히지 않는다. Bonsai 페이지의 ## 상충 보고 에 공개했고 봉합하지 않았다. 둘째, 이 위키가 쥔 Qwen3.8 27B 의 첫 제3자 에이전틱 측정치가 경쟁사 릴리스 노트 안에서 도착한다. 1차 자료 미독 — prismml.com 과 huggingface.co 둘 다 EGRESS_BLOCKED → PrismML, Ternary Bonsai 2 27B, Open-Weights Policy Fight, Eval Harness Configuration (source)

• 2026-09-10: Anthropic 이 디스틸레이션 혐의에 사건 번호와 훨씬 큰 수치를 붙였고, 그 수치는 상원에 제출했던 수치와 맞지 않는다 — Anthropic 의 2026년 9월 위협 인텔리전스 보고서는 Alibaba 에 귀속되고 Anthropic 이 측정한 것 중 가장 큰 디스틸레이션 캠페인 이라고 기술한 GTG-16005 를 거명한다: Claude Opus 4.6 과 4.7 의 chain-of-thought 디스틸레이션, 3,500 개 이상의 부정 계정 에서 하루 최대 300만 건에 육박하는 교환, 2026년 5월–7월 사이 1억 5,100만 건 이상의 교환, 수집된 트랜스크립트는 Qwen 3.5, 3.6, 3.7 학습에 쓰였다고 명시된다. Alibaba 는 Anthropic 이 2026년 2월 이후 디스틸레이션으로 차단했다는 중국 소재 랩 일곱 곳 중 하나다. 이 수치는 아래 2026-06-24 항목과 맞지 않는다 — 그 서한은 2026-04-22 ~ 2026-06-05 사이 약 25,000 개 부정 계정과 2,880만 건 상호작용을 주장했고, 이번은 5월–7월 에 3,500 개 계정과 1억 5,100만 건 교환으로, 계정 수는 한 자릿수 배 적고 물량은 약 다섯 배이며 기간은 겹치되 다르다. 같은 캠페인의 재측정인지, 후속 캠페인인지, 별개 작전인지 읽은 자료 어디에도 없고, 두 기록 모두 남긴다. 왜 중요한가: 6월의 혐의는 규모를 지목했고, 이번은 사건 식별자, 방법, 대상 모델 두 개, 특정 Qwen 릴리스 세 개 를 지목한다 — 입법자에게 보낸 서한이 아니라 정례 위협 보고서에서 나온, 실질적으로 더 구체적인 주장이며, 읽은 자료에서 Alibaba 의 대응은 여전히 확인되지 않는다. → AI-Enabled Cyberattacks, Anthropic (source) (TechCrunch)

• 2026-09-07: 이 위키의 첫 자율주행 모델이고, 라이선스가 가중치보다 넓다 — Qwen 이 화중과기대(HUST) 와 함께 Qwen-Drive-1.0-4B 를 공개했다. Qwen3.5-4B VLM 위에 BEV 인지 헤드(3D 검출, 시맨틱 점유 예측, 맵 세그멘테이션)와 궤적 생성기를 얹고, 플래너 두 종 — 모방 학습판과 RL 로 추가 최적화한 판 — 을 함께 낸다. 저자들은 3D 인지, visual question answering, 모션 플래닝 을 하나의 사전학습 모델 안에 통합한, 자신들이 아는 한 최초의 주행용 VLM 이라고 밝힌다. nuScenes: 43.95 mAP, 60.99 map mIoU, 42.83 NDS 로 멀티태스크 BEVFormerV2* 를 2.01 mAP, PETRv2 를 3.37 map mIoU 앞선다. Apache 2.0 이 코드·가중치·데모 데이터를 모두 덮는다. 왜 중요한가: 측정된 것은 인지 절반뿐이다 — 읽은 자료 어디에도 플래닝 벤치마크가 없다 — 따라서 릴리스의 전제인 통합 주장이야말로 아래에 숫자가 없는 부분이다. ⚡ 늦은 캡처(+4일): 2026-09-10 실행의 prefetch 목록에 r/LocalLLaMA 링크로 들어와 있었고 다른 Reddit 항목들과 함께 건너뛰어졌다. → Qwen-Drive-1.0-4B (신규), Embodied Agents, Open-Weights Policy Fight (source) (TechNode) (arXiv 2609.00111)

• 2026-09-02: 버전 업이 아니라 날짜 스냅샷 — 그리고 가격 그대로 코딩 아레나 1위를 가져간다 — Alibaba 가 Qwen3.8-Max-0902 를 내놓았다. Qwen 3.8 Max 를 코딩과 Cowork 형 과제로 사후 학습한 갱신으로 아키텍처 변경은 없다: 2.4T 파라미터, 1M 컨텍스트, thinking 모드, 그리고 모든 가격이 동일($2/M 입력 · $6/M 출력. 캐시는 암묵적 히트 $0.25 / 명시적 읽기 $0.17 / 명시적 생성 $2.50). Code Arena: WebDev 에서 1,691점으로 1위 데뷔, Claude Opus 5 를 앞섰다. 왜 중요한가: 이틀 사이 두 번째 연구소가 코딩 향상을 가격 그대로의 사후 학습 패스로 출하했고 — Gemini 3.8 Flash 가 09-02 에 같은 일을 했다 — Alibaba 는 새 버전 번호조차 달지 않아서, 이 출시는 스냅샷 날짜를 지켜보는 사람에게만 읽힌다. 확인되지 않은 것: Opus 5 대비 격차는 3점으로 보고되는데 베이스 모델 자신의 예비 Arena 구간은 ±18 로 그보다 넓다. 그래서 순위는 기록하고 "Opus 5 를 이겼다" 는 프레이밍은 싣지 않는다. 같은 패스의 헤드라인은 이 모델이 이 아레나 하나를 이끌면서도 전반적으로는 "여전히 Opus 5 뒤" 라고 말한다. 버전 위생: 보도는 같은 기사 안에 Terminal-Bench 2.1 = 86.6(베이스)과 TerminalBench 3.0 = 11.3 → 29.0(0902 델타)을 함께 싣는다 — 서로 다른 두 벤치마크이지 성능 하락이 아니다. Code Arena 결과를 뺀 모든 수치는 단일 검색 패스에 의존하며, 모든 호스트가 EGRESS_BLOCKED 로 응답한다. 로테이션에서 온 것이 아니다 — Alibaba 의 차례는 어제였고, 이것은 일반 출시 트래커 검색에서 떠올라 그래도 포착했다 → Qwen 3.8 Max, Eval Harness Configuration (source) (TechNode)

• 2026-08-31 (게재), 2026-09-02 (캡처): Qwen3.8-Flash-Next 뒤의 아키텍처 보고서, 그리고 그것은 모델만큼이나 방법을 논증한다 — On the Design of Qwen3.8-Next Architecture: Evaluation, Efficiency, and Training Stability 는 이 페이지가 08-26에 기록한 모델에 대한 Alibaba 자신의 설명이다. 397B-A17B 선행 모델 대비 사전학습 벤치마크 14개 중 8개에서 앞서고 나머지에서는 최대 2.6점 뒤지는데, 활성 파라미터 1/3, 학습 토큰 1/3, 학습 FLOPs 약 1/9 로 그렇다. 명명된 구성 요소: 글로벌 어텐션과 하이브리드된 Gated DeltaNet, 네 레이어마다 하나가 full attention 이고 그 레이어들은 연속 사전학습 시점에 마이크로블록 단위로 맥락을 채점하는 Qwen Sparse Attention 으로 대체된다. 잔차 스트림을 네 갈래로 넓히는 Gated Residual. 그리고 호스트 메모리에서 프리페치되는 51B n-gram 임베딩 테이블 로, 백본 바깥에 용량을 더한다. 의의: 이 페이지가 이미 사실로 보유하던 파라미터 분할의 이유를 제공하며, 방법론적 주장은 Qwen보다 멀리 간다 — 모든 후보 변경이 손실·비용·학습 안정성에서 동시에 판정됐고, 그 근거는 논문 자신의 반례다. n-gram 어휘를 키우면 손실은 단조 감소하는데 다운스트림 정확도는 포화한다. 확립되지 않은 것: 14개 벤치마크의 이름이 없어 8건의 승리도 2.6점 한계도 위치를 특정할 수 없고, 인용된 모든 비교가 사후학습된 행동이 아니라 사전학습이며, 제3자가 재현한 것은 하나도 없다 — 기준선이 Alibaba 자신의 선행 모델이다. 중국 랩 로테이션이 아니라 HF Daily Papers 스냅샷을 통해 도달했다. 로테이션은 이번 실행에서 Alibaba를 확인했고 아무것도 반환하지 않았다 → Qwen3.8-Flash-Next (source)

• 2026-08-26: 카운트다운은 진짜였고, 파라미터 충돌은 단위 문제였으며, 정작 볼 곳은 비교 열이다 — Qwen3.8-Flash-Next 가 ModelScope 타이머가 가리킨 그 날짜에 공개. 가중치는 Hugging Face 와 ModelScope 에 BF16 과 FP8 로, 라이선스는 qwen-community-1.0 — Qwen 3.8 Max 의 가중치가 2026-08-12 에 나온 이래 이 페이지가 기록할 수 있게 된 첫 Qwen 라이선스 이름이며, 그 공백을 메우지는 않는다. 플래그십이 같은 라이선스를 쓴다고 말하는 자료가 없기 때문이다. 컨텍스트 창 262,144 네이티브, 1M 까지 확장. 어제의 3자 파라미터 충돌은 해소되며, 애초에 모순이 아니었다: 125B 본체 모델 + 51B N-gram 임베딩 테이블 = 176B, 두 보고가 하나의 산출물의 서로 다른 경계를 말하고 있었고, 토큰당 6B 활성. 벤더 자체 벤치마크 — 어제 이 페이지는 "어떤 벤치마크 수치도 없다"고 적었다: SWE-bench Pro 62.5, SWE-bench Multilingual 81.0, CoWorkBench 73.9, JobBench 55.7, DeepSWE 1.1 58.7, LiveCodeBench v6 91.9, Toolathlon Verified 73.5. 왜 중요한가: 짝지어진 행은 전부 Claude Opus 4.6 Max 상대다 — Claude Opus 4.8 보다 마이너 두 버전, Claude Opus 5 보다 세 버전 뒤진 모델이고, 표 어디에도 그 둘은 없다. 6B 활성 모델이 두 버전 전의 프런티어 모델을 이기는 것은 진짜 결과이지만, 프레이밍이 유도하는 결과는 아니며, Qwen 의 보고는 그 간극을 언급하지 않는다. 제3자가 이 모델을 측정한 적은 전혀 없다. JobBench 격차(55.7 대 36.6, 다른 모든 짝 행은 3.5–9.1)가 가장 느슨하게 잡아야 할 행이다. 읽은 것 중 1차 출처는 없다 — 이번 실행에서 모든 외부 호스트가 CONNECT 를 거부했다 → Qwen3.8-Flash-Next, GLM-5.3-Flash, Open-Weights Policy Fight (source)

• 2026-08-25: 오늘 밤 공개가 예고된 모델, 그리고 그것은 Qwen 3.8 의 형제가 아니라 Qwen4 아키텍처의 미리보기로 제시된다 — Qwen3.8-Flash-Next 의 ModelScope 티저가 "Upcoming Open-Release" 배지와 2026-08-26 23:00 (UTC+08:00) 카운트다운 타이머를 달고 올라왔다 — 이 실행 이후다. "다가올 Qwen4 계열을 떠받칠 차세대 아키텍처" 위의 오픈 웨이트 멀티모달 MoE 로 기술되고 Qwen4 자체는 아니라고 명시되며, standard 와 FP8 두 형태다. 왜 중요한가: 이 페이지가 쥔 모든 Qwen 릴리스는 제품이었다. 이번 것은 계열에 앞선 아키텍처 공개로 틀 지워진 첫 사례이고, 이는 다른 종류의 수이며, 플래그십이 존재하기 전에 오픈 웨이트 커뮤니티가 맞춰 도구를 지을 표적을 준다. 수치들은 일치하지 않으며 사실이 아니라 상충으로 기록된다: 대부분의 요약은 총 125B / 활성 6B, 한 X 게시물은 51B 의 N-gram 임베딩을 더하고, 한 기사는 파라미터 수와 라이선스가 "공개되지 않았다"고 분명히 진술한다. 읽은 어떤 것에도 어떤 종류의 벤치마크 수치도 없다. 라이선스 unknown — Qwen 3.8 Max 이 가중치가 나온 2026-08-12 이후로 지고 있는 바로 그 간극이다. 캡처 시점에 공개는 일어나지 않았고, 이 실행은 그것이 이루어졌는지 말할 수 없다 → Qwen3.8-Flash-Next, Open-Weights Policy Fight (source)

• 2026-08-24: Alibaba 조직 저장소에서 나온 방법 논문이 표준 RL 정규화항의 교체를 제안한다 — ERPO (arXiv 2608.23311, github.com/alibaba/ERPO) 는 LLM 정책 최적화의 안정성–탐색 트레이드오프가 제약을 행동 쪽에 거는 데서 오는 인공물이라고 논하고 그것을 입력 쪽으로 옮긴다: Query-KL 항이 학습 쿼리 분포의 드리프트를 묶되 그 기울기는 오직 쿼리 우도를 통해서만 흘러 응답 분포에 직접 압력을 가하지 않는다. GRPO/PPO/REINFORCE 파이프라인에서 추가 순전파 없이 Policy-KL 을 대체하며, 여섯 개의 수학 추론 벤치마크에서 더 높은 정확도와 "고온 디코딩과 장기 지평 학습에서 실질적으로 더 안정적인 거동"을 낸다고 보고한다. 초록에 수치는 하나도 없다. 왜 중요한가: 이 페이지는 Alibaba 를 모델 출하자로 기록해 왔다. ERPO 는 그 기계장치이고, 이 위키가 재고 있지 않던 양 — RL 하의 쿼리 분포 드리프트 — 에 이름을 붙인다. 읽은 어떤 것도 ERPO 를 출시된 Qwen 모델과 연결하지 않는다 → Beyond the Stability-Exploration Dilemma: Environmental Regularization for LLM Policy Optimization (arXiv:2608.23311), Agentic Reinforcement Learning (source)

• 2026-08-16 (2026-08-24 포착): 실행 횟수를 세는 플랫폼에서 가장 많이 실행되는 오픈 모델 계열이며, 격차는 두 배다 — Hugging Face 의 State of Open Models: Summer 2026 은 월간 GGUF 다운로드를 Qwen 3,960만, Gemma 2,080만, Llama 750만 으로 보고한다. Qwen 은 Gemma 의 약 1.9배, Llama 의 약 5.3배이며, Qwen 모델을 바탕으로 만들어진 파생 모델이 151,000개 이상으로 어떤 계열보다 많다. Alibaba 는 Tencent 와 함께 1B 미만부터 전 구간을 아우르는 단 두 곳의 연구소로 지목되는 반면, Moonshot AI, MiniMax, Xiaomi, Z.ai 는 70B 미만을 사실상 내놓지 않는다 (source). 의의: 이 페이지는 Alibaba 의 프런티어 릴리스 — 2.4T Max, 27B, 라이선스 조건, 미뤄진 날짜 — 를 기록해 왔고, 일반 복합 지표에서는 그것들이 서구 프런티어보다 아래에 측정된다는 것을 거듭 확인했다 (바로 아래 Opus 5 의 63 에 대한 58). 다운로드 점유율은 이 연구소가 이기고 있는 지점이 프런티어 비교가 아니라고 말한다. 전 구간 배포 전략은 복리로 쌓인다: 작은 모델이 실제로 실행되는 것이고, 실행되니까 151,000개의 파생이 나오며, 그 파생들이 다음 릴리스를 파인튜닝의 기본 선택지로 만든다. 이것은 배포 위치이고, 이 위키가 추적하는 어떤 벤치마크에도 보이지 않는다. 유보 사항도 실재한다: GGUF 내려받기가 양자화 변형에 걸쳐 중복 제거되는지 읽은 자료 어디에도 없고, 더 많은 양자화를 내놓는 계열은 같은 채택률로도 더 많은 다운로드를 쌓는다. → Open-Weights Policy Fight (Hugging Face)

• 2026-08-16: 공개된 체크포인트가 그것을 잘라낸 API 와 같은 점수를 낸다 — Artificial Analysis 가 Qwen 3.8 Max 의 두 형태를 처음으로 함께 싣고 동일하게 채점한다: Qwen3.8 Max 58 (1M 컨텍스트, 작업당 $1.13) 과 Qwen3.8 2.4T A95B 58 (984k, 작업당 $1.09). 08-09 스냅숏에는 어느 행도 없었다. 의의: 이 페이지는 Alibaba 의 예고-후-공개 순서의 조건 을 추적해 왔다 — 24일의 창, 밝히지 않은 라이선스, 27B 의 닷새 지연 — 그러면서도 넘겨받은 산출물이 팔던 산출물과 같은 것인지는 한 번도 말할 수 없었다. 같은 것이다. 같은 표가 말하는 덜 좋은 쪽도 있다: 58 은 이 위키가 프런티어라고 부르는 모든 모델 아래 (Opus 5 max 63, GPT-5.6 Sol max 61, Grok 4.6 high 61) 이고, 이는 7월의 "Fable 5 다음" 주장을 일반 지표에서 뒷받침하지 않는다. 984k 대 1M 컨텍스트 차이는 가중치가 아니라 그것을 서빙하는 쪽의 속성이다. → Qwen 3.8 Max, Open-Weights Policy Fight (source)

• 2026-08-14: Qwen 3.8 27B 출시 — 나흘 늦었고, 카운트다운은 시각까지 정확했다 — 15:00 UTC 출시이고 이는 ModelScope 카운트다운이 가리키던 2026-08-15 00:00 JST 바로 그 순간이다. 27.78B 덴스 파라미터, 텍스트·이미지·비디오, Apache 2.0, 262,144 토큰 네이티브 컨텍스트에 YaRN 으로 약 1M 확장 가능하다고 보고됐으며, Hugging Face (Qwen/Qwen3.8-27B, -FP8) 와 ModelScope 에 올라 있다. Qwen3.6-27B 대비 벤더 발표: Terminal-Bench 2.1 63.4 → 73.0, DeepSWE 1.1 13.3 → 42.2, OSWorld-Verified 63.9 → 84.3, SWE-MM 25.7 → 38.6, 그리고 SWE-Bench Pro 61.7%, CoWorkBench 70.7%, LiveCodeBench v6 90.3%, GPQA Diamond 89.2%. 하네스 하나가 공개돼 있고 그것은 경쟁사의 것이다: SWE-MM 은 Claude Code 하네스, Claude Opus 4.7 시스템 카드 부록 8.3 의 수정 사항으로 측정됐다. 출시 72분 뒤의 r/LocalLLaMA 스레드는 이 체크포인트가 Qwen3.6-27B 와 동일하다고 주장하지만 표적 검색은 근거를 아무것도 찾지 못했고, 모델 페이지에 미해결로 기록했다. 의의: 이 위키가 다섯 개의 서로 다른 날짜로 추적해 온 예고와 산출물 사이 열하루의 간극이 닫혔고 — 그동안 내내 비어 있던 라이선스 행이 채워지면서 닫혔다. Alibaba 는 여기서 읽은 어떤 1차 채널에서도 2026-08-10 날짜를 다시 말하거나 옮기거나 철회한 적이 없다. 출시 전에도, 출시 시점에도. → Qwen 3.8 27B, Open-Weights Policy Fight, Eval Harness Configuration (source) (Kingy AI) (officechai)

• 2026-08-13: 27B 는 출시되지 않았다 — 그리고 이 위키는 출시됐다고 적었다 — 2026-08-13 에 읽은 보도는 08-12 에 도착한 것이 Max 급 Qwen3.8-2.4T-A95B 가중치뿐이며, Qwen 3.8 27B 에는 저장소도 모델 카드도 라이선스 파일도 벤치마크도 없다고 적는다. ModelScope 카운트다운은 이제 2026-08-15, 00:00 JST 를 가리킨다 — 예고된 08-10 과 넘겨짚은 08-12 에 이은 세 번째 날짜다. 이곳의 2026-08-13 실행은 한 번의 배포를 두 체크포인트에 대한 것으로 읽어 27B 를 08-12 출시로 기록했다. 그것은 틀렸고, 페이지는 조용한 수정 대신 정정을 싣는다. 의의: 이 위키가 Open-Weights Policy Fight 에서 추적해 온 예고-후-공개 순서가 이번에는 Alibaba 가 여기서 읽은 어떤 1차 채널에서도 인정한 적 없는 닷새의 지연을 낳았다 — 카운트다운 페이지는 놓친 날짜를 언급 없이 대체하며, 그것은 날짜를 옮기는 것과 다른 일이다. → Qwen 3.8 27B, Qwen 3.8 Max (source) (Orca Router) (BigGo Finance)

• 2026-08-12: 첫 Max 급 Qwen 이 열렸다 — 이틀 늦게, 라이선스 이름 없이 — Alibaba 가 Qwen 3.8 Max 의 오픈 웨이트 형태인 Qwen3.8-2.4T-A95B 와 Qwen 3.8 27B 의 가중치를 공개했다. 배포는 2026-08-12 10:00 UTC+8(02:00 UTC)로 미리 예고되어 있었고, 2026-08-03 발표가 지목한 2026-08-10 보다 이틀 늦다 — 이 위키가 2026-08-12 에 놓친 날짜로 기록했고 이제 해소된 것으로 기록하는 지연이다. 라이브로 보고된 저장소에는 퍼스트파티 BF16 및 FP8 빌드와 서드파티 GGUF, NVFP4 양자화가 포함된다. 규모는 Unsloth 의 수치가 말해 준다. 전체 정밀도 4.9 TB, Q8_0 2.6 TB, 가장 작은 1비트 빌드 397 GB. 읽은 자료 어디에도 라이선스 이름이 없다 — 가중치는 내려받을 수 있고 그것을 어떤 조건으로 쓸 수 있는지는 명시되지 않았으며, 이전 Qwen 계열의 Apache-2.0 는 선례로만 제시된다. 의의: Alibaba 가 Max 급에서 모델을 연 것은 이번이 처음이고, 이 위키가 사건이 아니라 패턴으로 추적해 온 순서를 완성한다 — 비공개 프리뷰 2026-07-19, 유료 API 2026-08-03, 오픈 웨이트 2026-08-12, 발표에서 내려받기까지 스물나흘. 다만 "오픈 웨이트"가 보통 함의하는 사용자층이 이 모델을 돌릴 수 있게 되지는 않았다. 현존하는 가장 작은 양자화가 여전히 397 GB 다. → Open-Weights Policy Fight (source) (Hugging Face) (Unsloth) (Hacker News)

• 2026-08-03: Qwen3.8-Max 정식 출시, Qwen3.8-27B 발표, 오픈 웨이트에 날짜가 붙다 — Alibaba 가 Qwen3.8-Max 를 2026-07-19 프리뷰에서 꺼내 Alibaba Cloud Model Studio (글로벌) 와 업무용 에이전트 플랫폼 QwenWork 로 정식 제공하기 시작했다. 프리뷰에서 감췄던 수치가 공개됐다: 총 2.4조 중 활성 950억 파라미터, 100만 토큰 컨텍스트 윈도, 가격 $2 / M 입력 · $6 / M 출력. 활성 파라미터 수는 이 위키가 2026-07-20 에 "미공개 — 실제 추론 비용을 가늠하는 데 결정적인 공백"이라고 적어 둔 그 수치이며 15일이 걸렸다. 첫 독립 벤치마크: Arena.AI 가 멀티모달 과제에서 Claude Fable 5 에 이어 세계 2위로 올렸다 — 다만 그 날짜 기준 Artificial Analysis 에도 Hugging Face 에도 등재되지 않았다. 같은 날 두 번째 체크포인트 Qwen3.8-27B 가 온프레미스 배포용으로 발표됐고, 둘 다 오픈 웨이트는 2026-08-10 주간으로 예고돼 성사되면 이 규모에서 Alibaba 의 첫 공개가 된다. → Qwen 3.8 Max, Qwen 3.8 27B, Open-Weights Policy Fight (source)

• 2026-07-29: Qwen-UI-Agent 기술 보고서 — 모바일 사용에서 프런티어 모델들을 앞선다고 보고한 파운데이션 GUI 에이전트 — Tongyi MAI 가 arXiv:2607.28227 을 공개했다. 모바일·컴퓨터·브라우저·DeepSearch 를 하나의 모델로 포괄하며, 샌드박스 환경에 더해 대규모 실기기 모바일 런타임으로 학습했다. 보고 수치: MobileWorld 82.1% (Opus 4.8 대비 +14.6, GPT-5.6 Sol 대비 +12.0, Seed 2.1 Pro 대비 +8.9), MobileWorld-Real 92.2%, AndroidDaily 97.5%, 그리고 컴퓨터 사용에서 전체 2위인 OSWorld-Verified 79.5%. 선제적 서비스 개시를 위한 하네스도 설명한다 — 항공편 취소 같은 사건을 감지해 호출을 기다리지 않고 행동하는 것이다. 파라미터 수, 아키텍처, 라이선스는 얻을 수 없었고, 오픈 웨이트 가용성은 확인된 사실이 아니라 보고서의 주장이다. → Qwen-UI-Agent Technical Report: Toward Next-Generation Real-World Centric Foundation GUI Agents (source)

• 2026-07-19: Qwen 3.8 Max 프리뷰 — 2.4T MoE, 오픈 가중치 공개 "곧" 예정 — Qwen 팀이 X에 Qwen3.8-Max가 "출시되어 곧 오픈 가중치로 공개될 것"이라고 게시. 핵심 사실: 총 2.4조 매개변수 (MoE 아키텍처; 추론 시 활성 수 미공개 — 주목할 만한 공백). 자체 주장: "Anthropic Fable 5에만 뒤짐" — 내부 평가 기반만, 독립 벤치마크 발표 없음. 프리뷰 접근은 Alibaba Cloud Token Plan과 Qoder에서 라이브. Qwen 3.8은 Moonshot AI의 Kimi K3 (2.8T, 7월 16일) 며칠 후 프리뷰됨으로써 두 번째로 큰 공개적으로 프리뷰된 모델. 중요한 이유: Qwen 3.7-Max (Terminal Bench, SWE-bench Pro 인용)와 달리, Qwen 3.8은 벤치마크 표 없이 도착 — 투명성 면에서 한 단계 후퇴. "Fable 5에만 뒤짐"이라는 주장은 독립 평가 없이는 검증 불가. → Qwen 3.8 Max (source) (Bloomberg)

• 2026-06-24 (공개): 대규모 Claude 모델 증류 캠페인 피소 — Anthropic이 미국 상원 은행위원회 위원장 Tim Scott, 간사 Elizabeth Warren, 백악관 관리들에게 보낸 서한에서 Alibaba의 Qwen AI 랩과 연계된 운영자들이 2026년 4월 22일부터 6월 5일까지 Claude 모델과 2,880만 건의 상호작용을 위해 약 2만 5,000개의 사기 계정을 사용했다고 주장. 대상 역량: 소프트웨어 엔지니어링과 에이전트 추론 — Claude의 가장 가치 있는 사용 사례. Anthropic은 이를 "미국 최고 랩의 작업에 무임승차하려는 중국 기업의 지금까지 가장 큰 시도"라고 불렀음. 기술적 방법: 모델 증류 (Claude 출력을 Qwen의 훈련 신호로 사용). 이 캠페인은 Fable 5와 Mythos 5의 미국 수출 통제 중지 (6월 12일)와 겹쳐, 제한되는 역량을 의도적으로 표적 삼은 것을 시사. → Anthropic, AI-Enabled Cyberattacks (source) (Bloomberg)

전략적 위치

• 중국의 프런티어 AI 헤지: Qwen은 중국이 미국 수출 통제 규칙으로 제한된 프런티어 모델 가중치에 직접 접근 없이 오픈 가중치 경쟁력 균형을 유지하기 위한 주요 수단
• 따라잡기 전략으로서의 증류: Anthropic의 비난이 정확하다면, API 기반 증류는 역량 격차를 압축하기 위한 체계적 접근법을 나타냄 — 미국 프런티어 모델을 Qwen의 합성 훈련 교사로 활용
• 정책 시사점: 가중치 단독 수출 통제는 API 접근이 유사하게 규제되지 않으면 불충분할 수 있음; Alibaba 사건은 이 규모에서의 체계적 증류에 대한 첫 번째 주요 공개 비난
• 미국 랩과의 관계: 역량/보안 축에서 적대적 (증류 비난); 연구 축에서 복잡 (Qwen 모델이 미국 학자 포함 국제 연구에서 광범위하게 사용됨)

관련

• Anthropic — Alibaba의 증류 캠페인 비난
• AI-Enabled Cyberattacks — AI 역량 절도의 한 형태로서의 증류
• Claude Fable 5 — Fable 5는 6월 12일 중단 (수출 통제); 증류 캠페인은 4월 22일 – 6월 5일 실행
• PrismML — Qwen 3.8 27B 의 3진 압축본을 공개한다. 이 페이지의 다른 모든 항목에 대한 허락 있는 짝

상충 보고

Alibaba의 응답 (있다면) 2026-06-26 현재 공개적으로 알려지지 않음. 비난은 미국 상원의원에 대한 Anthropic의 서한에 기반 — 일방적 귀속, 독립적으로 검증되지 않음.