# 현지에서 실행되는 중국산 오픈 모델 “Qwen3.8 27B”는 GPT-5.6 Terra를 능가하는 에이전트 성능으로 동등 규모 모델보다 압도적으로 뛰어난 성능을 보인다는 분석 결과

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-08-18T04:03:17.024Z

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중국 기업 Alibaba는 현지에서 실행 가능한 AI 모델 “Qwen3.8 27B”를 일본 시간 2026년 8월 15일에 공개했습니다. 이 Qwen3.8 27B에 대해 제3자 기관인 Artificial Analysis가 성능 분석 결과를 2026년 8월 17일에 공개하여 Qwen3.8 27B가 현지에서 실행되는 오픈 모델임에도 불구하고 GPT-5.6 Terra와 같은 닫힌 모델에 필적하는 성능을 보인다는 것이 밝혀졌습니다. Qwen3.8 27B - Intelligence, Performance & Price Analysishttps://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-27b Qwen3.8 27B는 오픈 모델로서 무상 공개된 모델로, Ollama 또는 LM Studio와 같은 AI 실행 앱을 사용하여 고성능의 가정용 PC에서 실행할 수 있습니다. Alibaba가 공개한 벤치마크 결과에서는 Claude Opus 4.6 Max를 여러 테스트에서 능가한 것으로 나타났습니다. 현지에서 실행 가능한 “Qwen3.8-27B”가 무상 공개되어 일부 벤치마크에서 Claude Opus 4.6 Max를 초월함 - GIGAZINE

Artificial Analysis의 Qwen3.8 27B 테스트 결과는 다음과 같습니다. 여러 벤치마크 테스트를 실행하여 인텔리전스 성능을 산출하는 Artificial Analysis Intelligence Index의 점수는 “52”로, GPT-5.6 Luna와 함께했습니다.

에이전트 성능을 산출하는 Artificial Analysis Agentic Index의 점수는 “51”로, GPT-5.6 Terra 또는 Claude Opus 4.8를 상회합니다.

다음 그래프는 x축이 모델의 총 파라미터 수를, y축이 Artificial Analysis Intelligence Index 점수를 나타냅니다. Qwen3.8 27B는 동등 성능의 모델과 비교했을 때 규모가 작고 현지에서 동작하는 모델임에도 불구하고 높은 성능을 갖추고 있음을 알 수 있습니다.

작업별 출력 토큰 수를 비교한 그래프가 아래에 있습니다. Qwen3.8 27B는 출력 토큰 수가 상당히 많은 것이 특징입니다. API 또는 구독 서비스로 사용하는 모델의 경우 출력 토큰 수가 비용에 직접 연관되지만, Qwen3.8 27B의 경우 현지에서 실행할 수 있으므로 API 요금 등을 고려할 필요가 없습니다. 반면에 “출력 토큰이 축적되어 컨텍스트 윈도우의 제한에 도달하는 것” 또는 “출력 토큰이 축적되어 메모리 사용량이 증가하는 것”과 같은 문제는 발생합니다.

인공 분석(Artificial Analysis)은 Qwen3.8 27B의 성능에 대해 “지능 성능 면에서 최상위 모델이며, 인공 분석 지능 지수(Artificial Analysis Intelligence Index) 테스트에서 총 1억 6천만 토큰을 출력했다. 이는 중앙값인 4천3백만 토큰과 비교하면 매우 장황하다”고 평가했습니다.

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[원문 보기](https://gigazine.net/news/20260818-qwen3-8-27b-performance/) | 출처: Gigazine