알리바바, 콰이원3-맥스-프리뷰로 1조 파라미터 경쟁 합류… AI 거물에 도전장
알리바바가 콰이원3-맥스-프리뷰(Qwen3-Max-Preview) 출시를 통해 1조 개 파라미터 모델을 개발한 소수 기업 대열에 공식적으로 합류했다. 이 중국 기술 대기업은 자사의 대규모 언어 모델(LLM)이 클로드 오푸스 4(Claude Opus 4) 및 딥시크-V3.1(DeepSeek-V3.1) 등 주요 경쟁사들을 능가한다고 주장한다. 이번 발표는 대규모 AI 개발에 대한 중국의 공격적인 진출을 의미하지만, 초기 테스트 결과 인상적인 기능과 함께 눈에 띄는 한계점도 드러났다.
AI 분야의 새로운 거물 등장
콰이원3-맥스-프리뷰는 알리바바의 이전 주력 모델인 콰이원3-235B(Qwen3-235B)에서 한 단계 크게 도약한 것으로, 1조 개 이상의 파라미터를 자랑한다. 이러한 엘리트 모델들과 마찬가지로, 콰이원3-맥스(Qwen3-Max)는 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 채택하고 있다. 이는 방대한 총 파라미터를 저장하지만, 각 추론 시에는 그중 일부만 활성화하여 비용과 지연 시간을 관리 가능한 수준으로 유지하는 설계이다.
콰이원 챗(Qwen Chat)과 알리바바 클라우드 API(Alibaba Cloud API)를 통해 이용 가능한 이 모델은 256,000토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 최대 32,800토큰까지 출력이 가능하다. 이는 상당한 수준이지만, 딥시크 V3.1(DeepSeek V3.1) 및 제미니 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)와 같이 100만 입력 토큰을 지원하는 경쟁 모델들에는 못 미친다.
성능 주장의 현실
자체 내부 테스트 결과, 콰이원3-맥스-프리뷰는 여러 영역에서 상당한 개선을 보여주었다. 이 모델은 일반 지식, 수학, 코딩 벤치마크 및 지시 이행 작업에서 특히 강점을 보인다. 이전 버전의 지식 격차를 상당 부분 해소했으며, 더욱 풍부하고 정교한 산문을 생성한다.
그러나 이 모델이 광범위한 영역에서 뛰어나고 UI-코드 변환과 같은 복잡한 작업에서 인상적인 원샷(one-shot) 코딩 능력을 보여주지만, 지속적인 추론에는 어려움을 겪는다. 모델이 여러 접근 방식을 시도하다가 중간에 포기하는 '발산적이고 우회적인 문제 해결' 경향이 관찰되었다.
1조 파라미터의 의문: 크기가 중요할까?
콰이원3-맥스-프리뷰가 키미 K2(Kimi K2)와 같은 다른 1조 개 파라미터 모델들과 함께 등장하면서, 모델 크기와 성능 간의 관계에 대한 근본적인 질문이 제기된다. 1조 개 파라미터라는 이정표는 인상적으로 들리지만, 현실은 더 복잡하다.
MoE 아키텍처에서 '1조 개 파라미터'라는 헤드라인은 총 용량을 나타내며, 쿼리당 활성 계산량을 의미하지 않는다. 비교하자면, 구글의 GLaM 모델은 총 1.2조 개 파라미터를 포함하지만, 토큰당 약 970억 개(전체 용량의 약 8%)만 활성화한다. 이러한 설계 덕분에 기업들은 추론 비용을 합리적인 수준으로 유지하면서 대규모 모델을 주장할 수 있다.
더 큰 모델의 이점은 분명하지만, 상당한 주의 사항이 따른다. 일반적으로 더 큰 모델은 더 넓은 지식 범위, 더 나은 퓨샷(few-shot) 추론 및 더 신뢰할 수 있는 도구 사용 기능을 제공한다. 특히 복잡하고 다단계적인 작업, 그리고 깊이 있는 교차 도메인 지식이 필요한 상황에서 유용하다.
그러나 크기만으로 우수한 성능이 보장되는 것은 아니다. 데이터 품질, 훈련 방법론 및 후처리 정렬이 순수 파라미터 수보다 더 중요한 경우가 많다. 콰이원3-맥스-프리뷰가 이를 완벽하게 보여준다. 엄청난 규모에도 불구하고, 사용자들은 1조 개 파라미터 모델치고는 지시 이행 능력이 '미숙하다'고 보고하며, 때로는 부적절하게 반응하고, 심지어 허위 정보에 대한 질문에 이모티콘을 사용하기도 한다고 지적한다.
가격 및 실용적인 문제
콰이원3-맥스-프리뷰에 대한 알리바바의 가격 정책은 이 모델의 프리미엄 포지셔닝을 반영한다. 비용은 짧은 컨텍스트의 경우 100만 입력 토큰당 약 6위안에서 가장 긴 입력의 경우 15위안까지 다양하며, 출력 토큰은 훨씬 더 높은 가격으로 책정되어 있다. 이는 딥시크 V3.1(DeepSeek V3.1), GLM-4.5와 같은 중국 국내 경쟁 모델들에 비해 프리미엄 가격으로, 일부 사용자들은 그 비용 효율성에 의문을 제기하고 있다.
초기 사용자들은 실제 적용에 있어 엇갈린 경험을 보고한다. 일부는 복잡한 코딩 작업과 추상적인 시뮬레이션을 '원샷으로 고충실도 결과'로 처리하는 모델의 능력에 찬사를 보내지만, 다른 일부는 법률 및 금융 문의와 같은 전문 지식 영역에서 장황하지만 부정확하다고 평가한다.
광범위한 AI 군비 경쟁
콰이원3-맥스-프리뷰 출시는 AI 개발 최고 수준에서 경쟁하려는 중국의 의지를 보여준다. 중국의 LLM(대규모 언어 모델) 환경은 급변했으며, 현재 여러 기업이 1조 개 파라미터 역량을 주장하고 있다. 이러한 확장 경쟁은 중국과 서방 AI 개발자들 간의 광범위한 지정학적 긴장과 기술 경쟁을 반영한다.
그러나 업계 전문가들은 파라미터 수에만 초점을 맞추는 것에 대해 경고한다. 가장 성공적인 배포는 종종 여러 접근 방식을 결합한다. 즉, 복잡한 추론에는 대규모 모델을 사용하고, 일상적인 작업에는 더 작고 전문화된 모델에 의존하는 방식이다. 많은 조직은 더 작은 모델이 해결할 수 없는 가장 어려운 문제만 값비싼 1조 개 파라미터 모델이 처리하는 '폴백(fallback)' 아키텍처를 통해 성공을 거두고 있다.
전망
1조 개 파라미터 클럽이 확장됨에 따라, 핵심 질문은 더 큰 모델이 더 나은가 하는 것이 아니라, 그 기능이 비용을 정당화할 수 있는 시점이다. 콰이원3-맥스-프리뷰는 인상적인 기술적 성과를 나타내지만, 그 상업적 성공은 더 저렴한 대안보다 명확한 가치를 제공하는지에 달려 있을 것이다.
1조 개 파라미터 모델을 고려하는 조직의 경우, 헤드라인 사양보다는 특정 사용 사례에 초점을 맞춰 결정을 내려야 한다. 광범위한 다국어 지식, 복잡한 도구 오케스트레이션 또는 견고한 제로샷(zero-shot) 추론이 필요한 작업은 프리미엄을 정당화할 수 있다. 코딩, 문서 처리 또는 도메인별 쿼리와 같은 일상적인 애플리케이션은 더 작고 비용 효율적인 대안으로도 종종 동일한 성능을 발휘한다.
주요 기업들이 훨씬 더 큰 모델을 개발 중이라는 소문과 함께 AI 산업의 확장 야망은 둔화될 기미를 보이지 않는다. 그러나 콰이원3-맥스-프리뷰가 보여주듯이, 진정한 도전은 더 큰 모델을 만드는 것이 아니라, 그것들을 신뢰할 수 있고 비용 효율적이며 실제 애플리케이션에 진정으로 유용하게 만드는 것이다.