Qwen3.8-Max: A New Bar for Coding and Cowork

링크: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8

Qwen Studio

 

2026년 8월 3일 알리바바 Qwen 팀이 발표한 최신 플래그십 AI 모델인 'Qwen3.8-Max'의 공식 블로그 발표문입니다.

 

1. Qwen3.8-Max 

• 모델 스펙: 총 2.4조 개(2.4T) 파라미터 (MoE 구조로 연산 시 95B 활성화).
  • MoE 모델의 '95B Active' 구조는 VRAM 사용량을 줄여주는 기술이 아니라, 엄청나게 큰 모델(2.4T)을 빠른 속도(95B급 연산)로 대답하게 만드는 기술입니다.
  • 따라서 로컬 구동 시 필요한 VRAM 스펙은 여전히 2.4T 전체 무게 기준으로 준비해야 합니다.
• 오픈소스 전환: QwenCloud API를 통해 즉시 사용 가능하며, 다음 주 Hugging Face 및 ModelScope에 가중치(Open Weights) 전면 무상 공개 예정.
  • 오픈 웨이트의 이점: 온프레미스(자체 데이터센터)나 AWS/GCP 같은 클라우드 GPU 인프라를 대여해 직접 엔드포인트를 띄울 수 있습니다. 따라서 내부 기밀 데이터가 외부로 유출될 가능성이 없습니다.
  • 모델의 가중치가 완전히 노출되어 있으므로, 특정 산업 도메인(예: 법률, 의료, 반도체 설계, 특정 기업 내부 용어)에 맞춰 가중치를 직접 수정 및 추가 학습(LoRA, QLoRA, Full Fine-tuning 등)시킬 수 있습니다.
• 핵심 지향점: 단순 텍스트 생성을 넘어, 사람의 개입 없이 수백 단계의 피드백 루프를 거쳐 최종 결과물(Deliverable)까지 자율적으로 완성하는 에이전트 능력 극대화.

 

2. 주요 분야별 자율 수행 성과

① 자율 코딩 및 연구 (Autonomous Coding)

사람의 도움 없이 며칠 동안 스스로 코드를 실행하고, 오류를 분석하며 능동적으로 목적을 달성합니다.

• 16일간의 자율 프로젝트 운용: oh-my-cli 프로젝트를 구축하고, 16일 동안 이슈 수집, 에이전트 할당, 코드 작성, CI 테스트 및 PR 병합까지 전 과정을 스스로 수행하여 265개 커밋을 축적.
• 학술 논문 재현 및 자체 성능 개량: AI 데이터 선택 관련 논문을 바탕으로 125시간 동안 7,600줄의 코드를 짜고 33회 GPU 학습을 수행. 논문 성과를 복원했을 뿐만 아니라, 스스로 18가지 아이디어를 테스트하여 기존 논문 저자들의 성능을 오히려 넘어서는 새로운 기법(+2.7점)을 개발.
• 인간과의 경쟁에서 승리: 526개 인간 팀이 참가한 데이터 분석 대회에서 24시간 제한 시간 내에 여러 모델(BERT, Qwen-VL 등)을 조합한 앙상블 시스템을 스스로 구축하여 458개 인간 팀(상위 13%)을 제침.

② 복잡한 업무 자동화 (Real-World Work)

• 법무 검토: 200페이지가 넘는 계약 서류 더미에서 1,284개 조항을 1시간 만에 감수 (보통 법률 보조팀이 일주일간 할 분량).
• UI/UX 디자인: 단 한 번의 대화로 8개 화면이 완전 상호작용하는 금융 앱 프로토타입 설계.
• 건축 구조 공학: 단일 도면 이미지에서 30층 빌딩의 3D 내진 구조 모델을 웹 브라우저 상에 복원.
• 초고도 금융 퀀트 연구: 한 줄의 요구사항으로 330개 서브 에이전트를 가동해 6,000번의 백테스트를 병렬 수행, 실전 투입 가능한 ETF 포트폴리오 전략 구축.

③ 초장기 복합 작업 (Long-Horizon Task)

[최소 입력] -> [RTL 작성/수정] -> [Iverilog 시뮬레이션] -> [Yosys 합성] -> [OpenROAD 배치·배선] -> [피드백 반영 반복]

• 자율 반도체(Chip) 설계: 아무런 기본 코드가 없는 상태에서 약 500턴의 대화와 71번의 시뮬레이션을 거쳐 GCD/RSA 암호화 가속기 회로를 자율 설계. 게이트 수(Yosys Cell Count)를 8,298개에서 678개로 91.8% 절감하고, 실물 칩 다이(Die) 면적을 81% 축소하면서 500MHz 타임 클로저를 성공적으로 달성.
• 365일 이커머스 쇼핑몰 운영 시뮬레이션: 10만 위안의 자본금으로 시작하는 1년 주기 쇼핑몰 운용 테스트에서, 600여 공급업체와의 다단계 협상과 사기 거래처 도려내기를 자율적으로 수행하여 4.16배의 자산 증식(41만 6천 위안)으로 경쟁 모델(GLM 5.2 등)을 제치고 1위 기록.

④ 멀티모달 시각 에이전트 (Multimodal Agents)

• 시각적 피드백 루프: 이미지/비디오를 읽는 것에 그치지 않고, 자신이 생성 중인 결과물(웹 화면 레이아웃, 3D 객체 방향 등)을 스스로 모니터링하여 정렬이 틀렸거나 디자인이 이상하면 즉시 수정하는 자율 피드백 기능 탑재.
• 비디오 메모리 그래프: 100시간이 넘는 영상에서 인물, 사건, 타임스탬프를 기억 그래프로 구성해 검색 및 관계 재구성 지원.

 

3. 개발 도구 및 프레임워크 연동

• API 파라미터 지원: reasoning_effort 옵션을 통해 추론 깊이를 xhigh, medium, low로 조절 가능.
• 기존 개발 환경 완벽 호환: Anthropic 및 OpenAI 표준 프로토콜을 모두 지원하므로, 기존 환경 변수 지정만으로 Claude Code, Codex, OpenClaw, Qoder 등 주요 코딩 에이전트 도구에서 바로 사용할 수 있습니다.

 

💡 최종 요약

Qwen3.8-Max는 OpenAI의 GPT-5.6 Sol, Anthropic의 Claude Opus 4.8 / Fable 5 등 최정상 프론티어 모델들과 겨루는 2.4조 파라미터급 대형 AI로, "며칠이 걸리는 복잡한 개발·업무·반도체 설계·금융 퀀트 연구 등을 사람 없이 스스로 완수하는 차세대 오픈소스 플래그십 AI"의 등장을 알리는 발표입니다.