하이브리드 추론을 탑재한 최첨단 Qwen3 모델 소개

안녕하세요.

오늘은 대형 AI 모델인 Qwen3에 대해 소개드립니다. 최근 AI 업계에서는 다양한 초대형 언어 모델(LLM)이 등장하고 있는데요, 그중에서도 'Qwen3'는 특별한 혁신 포인트로 주목받고 있습니다. 복잡한 문제를 깊이 있게 사고할 수 있으면서도, 간단한 문제는 빠르게 처리하는 '하이브리드 사고 모드'를 탑재했기 때문입니다. 이 글에서는 Qwen3가 어떤 특징을 갖고 있으며, 왜 차세대 AI 트렌드를 이끌 것으로 기대되는지 자세히 알아보겠습니다. 

 

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Qwen3란 무엇인가?

Qwen3는 Alibaba 그룹의 연구팀이 개발한 최신 대형 언어 모델 시리즈입니다. 기존 Qwen2.5보다 두 배 많은 36조 토큰으로 사전 학습을 진행했으며, 특히 코딩, 수학, 추론 능력을 대폭 강화했습니다. 다양한 스펙의 Dense 모델과 MoE 모델을 제공해, 목적에 따라 유연하게 선택할 수 있는 것이 큰 장점입니다.

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Qwen3 모델 라인업

✨ Dense 모델: 다양한 크기 선택 가능

모델명	파라미터 수	문맥 길이	특징
Qwen3-0.6B	6억	32K	초경량 모델
Qwen3-1.7B	17억	32K	경량 고성능
Qwen3-4B	40억	32K	중간 크기
Qwen3-8B	80억	128K	대용량, 롱컨텍스트
Qwen3-14B	140억	128K	높은 정확도
Qwen3-32B	320억	128K	하이엔드급

✨ MoE 모델: 대규모와 소형 모델 모두 지원

모델명	총 파라미터	활성화 파라미터	문맥 길이	특징
Qwen3-30B-A3B	300억	30억	128K	가벼운 MoE
Qwen3-235B-A22B	2350억	220억	128K	초대형, 고성능

 

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Qwen3의 기술적 차별화 포인트

🚀 하이브리드 사고 모드: 실질적 생산성 향상

• Thinking Mode 사용 : Thinking Mode 사용 복잡한 문제를 단계별로 분석하고 사고하며 답변합니다. 수학 문제, 논리 퍼즐, 코딩 문제에 적합합니다.
• Non-Thinking Mode 사용: 일상 질문이나 간단한 요청에 대해 즉각적으로 답변합니다. 번역 요청이나 간단한 정보 검색 등에 활용할 수 있습니다.

🛠️ 에이전트 기능 강화

• API 호출
• 파일 읽기 및 데이터 처리
• 실시간 데이터 수집

📚 학습 데이터와 전략

• 36조 토큰 학습
• 웹+PDF 문서 활용
• 코딩/수학 데이터 강화

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반응형

다국어 지원: 119개 언어와 방언

🌎 다양한 언어와 방언 목록

• 영어, 프랑스어, 독일어, 중국어(간체/번체/광둥어)
• 아랍어, 히브리어, 일본어, 한국어
• 힌디어, 우즈베크어, 스와힐리어 등 다양한 지역 언어

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사전학습(Pre-training) 데이터와 방식

📚 36조 토큰 학습

Qwen2.5 대비 두 배의 학습 데이터로, 더욱 심층적이고 다양한 지식을 확보했습니다.

📄 다양한 데이터 출처

• 웹 페이지
• PDF 문서
• 수학 문제/코딩 문제 데이터 생성

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사후학습(Post-training) 전략

🔍 4단계 강화 학습 파이프라인

• 1️⃣ 긴 Chain-of-Thought(CoT) 학습
• 2️⃣ Reasoning 강화 기반 RL
• 3️⃣ 사고모드 통합 훈련
• 4️⃣ 일반 태스크 강화 학습

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벤치마크 성능 비교

⚔️ 최상급 모델들과의 성능 경쟁

Qwen3는 DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3, Gemini-2.5-Pro 등 현존하는 최상위 언어모델들과 다양한 벤치마크에서 어깨를 나란히 할 만큼 강력한 성능을 보여줍니다.

• 수학, 코딩, 논리 추론 분야에서 특히 강세
• MoE 모델 구조 덕분에 대형 모델임에도 낮은 추론 비용 제공
• Dense 모델도 이전 Qwen2.5 대형 모델들과 성능이 동등하거나 상회

 

💡 TIP: Qwen3의 작은 Dense 모델조차 Qwen2.5 2배 스케일 모델 수준의 성능을 보여, 다양한 업무에 비용 효율적으로 활용할 수 있습니다.

 

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Qwen3 사용 가이드

👩‍💻 Python 기본 사용법 예제

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-30B-A3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")

prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True, enable_thinking=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=32768)
output = tokenizer.decode(generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)

print(output)

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Qwen3의 미래 비전

🚀 AGI(범용 인공지능)와 ASI(초지능)로 향하는 여정

Qwen3 개발팀은 이번 버전을 통해 단순한 모델 훈련 단계를 넘어, 에이전트 훈련의 시대를 열겠다는 비전을 제시했습니다.

• 데이터 규모 추가 확장
• 모델 사이즈 및 아키텍처 지속 개선
• 초장기(long-horizon) reasoning 능력 강화
• 환경 피드백을 통한 강화학습(RL) 고도화
• 다중 모달(텍스트, 이미지, 오디오 등) 확장 계획

이러한 방향성은 인공지능이 인간 수준 이상의 종합적 사고력과 실행력을 갖추게 되는 Artificial General Intelligence(AGI) 및 Artificial Super Intelligence(ASI)를 향한 필수적인 단계로 평가받고 있습니다.

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결론

Qwen3는 단순한 언어 모델을 넘어, 실제 문제 해결 능력을 갖춘 진화형 LLM입니다. 하이브리드 사고 모드, 다양한 언어 지원, 강화된 에이전트 능력 덕분에 연구자, 개발자, 기업 모두에게 새로운 가능성을 열어줄 것입니다. 앞으로 Qwen3를 다양한 산업 영역에서 만나게 될 날이 기대됩니다.

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출처

https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

Qwen3: Think Deeper, Act Faster

https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f

Qwen3 - a Qwen Collection