# 현지에서 실행 가능한 Qwen3.8-27B 모델이 무료 공개, 일부 벤치마크에서 Claude Opus 4.6 Max를 능가

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-08-18T04:16:25.129Z

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암호 - 암호 재발급

알리바바의 Qwen 팀이 270억 파라미터의 AI 모델 “Qwen3.8-27B”를 공개했습니다. 모델의 가중치는 Apache License 2.0으로 공개되어 있으며, 조건을 준수하면 상업적 이용도 가능합니다. 손안에 닿는 PC에 도입할 수 있는 오픈 가중치 모델임에도 불구하고, 일부 성능 테스트에서는 Anthropic의 고성능 모델 “Claude Opus 4.6 Max”를 상회하는 결과를 보고했습니다.

Qwen3.8을 위한 오픈 가중치를 약속드렸습니다. 이제 만나보세요! 🎉⚡ Qwen3.8-27B: - 원시 멀티모달 밀집 모델입니다. 27B 파라미터만으로 Qwen3.7-Plus 전체를 압도하며, 실생활 코딩 및 오피스 워크플로우에서 두드러진 성능을 보입니다. - 262K 원시 컨텍스트, 1M으로 쉽게 확장 가능…pic.twitter.com/QuN8oWkG4C

Qwen3.8 시리즈는 2026년 7월에 출시될 예정이며, 초기에는 2조 4000억 파라미터의 “Qwen3.8-Max-Preview”가 먼저 이용 가능했습니다. 이후 알리바바는 8월에 공식 버전인 “Qwen3.8-Max”를 발표했습니다. Qwen3.8-Max는 소프트웨어 개발과 장기간에 걸친 자율 작업을 중시한 모델로, 연구 논문의 재현 및 개선에 125시간 이상 참여하거나, 인간의 개입 없이 16일간 소프트웨어 개발을 지속하는 능력이 어필되었습니다. 알리바바는 “Qwen3.8”의 오픈 모델화를 예고하며, “Claude Fable 5”에 이어지는 성능으로 2.4조 파라미터의 대규모 모델 - GIGAZINE

더욱이 알리바바는 Qwen3.8-Max의 기반이 된 “Qwen3.8-2.4T-A95B” 모델 데이터를 무상 공개했습니다. Qwen3.8-2.4T-A95B는 2조 4000억이라는 엄청난 파라미터를 갖추고 있지만, 처리하는 내용에 따라 일부만 작동하는 “Mixture-of-Experts(MoE)” 방식을 채택하여, 추론 시 사용하는 파라미터는 950억입니다. 그럼에도 실행에는 데이터센터급의 컴퓨팅 환경이 필요합니다. 2.4조 파라미터의 중국 AI “Qwen3.8”가 오픈 모델로서 무상 공개되며, OpenAI 및 Anthropic의 최첨단 모델에匹敵하는 성능 - GIGAZINE

고성능 오픈 모델을 공개하더라도 필요한 컴퓨팅 자원이 막대하다면 개인 또는 소규모 개발 환경에서 실행하는 것은 어렵습니다. 이에 Qwen 팀이 Qwen3.8-Max 발표 시 공개를 예고했던 것이 파라미터 수를 270억까지 낮춘 Qwen3.8-27B입니다. Qwen3.8-27B는 필요한 부분만 활성화하는 MoE 모델이 아닌, 추론 시 모델 전체를 활용하는 Dense 모델이며, Qwen 팀은 “컴팩트하고 확장하기 쉬운 모델”이라고 평가하고 있습니다. 모델 데이터는 Apache License 2.0으로 공개되며, Hugging Face Transformers 외에도 AI 모델을 빠르게 동작시키는 vLLM, SGLang, Docker Model Runner 등에서 활용 가능합니다. 용량 및 컴퓨팅 부하를 줄이기 위한 FP8 양자화 버전도 공식적으로 공개되었습니다. Qwen/Qwen3.8-27B · Hugging Facehttps://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B

Qwen3.8-27B는 동일한 270억 파라미터의 Qwen3.6-27B와 비교했을 때 성능도 향상되었습니다. Qwen 팀이 공개한 주요 벤치마크 결과를 요약하면 다음과 같습니다. 게시된 3 모델 중 최고 점수를 굵은 글씨로 표시했습니다. Qwen3.8-27B는 소프트웨어 개발 능력을 측정하는 SWE-bench Pro 및 장시간 업무 수행을 측정하는 CoWorkBench에서 Claude Opus 4.6 Max를 상회했습니다. 반면 Terminal Bench 2.1 및 과학 분야의 추론 능력을 측정하는 GPQA Diamond에서는 Claude Opus 4.6 Max가 상회했습니다.

Qwen3.8-27B는 텍스트뿐만 아니라 이미지 및 비디오도 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다. 이미지 및 비디오를 표준적으로 처리할 수 있는 Vision-Language 모델로 설계되어 있으며, 화면을 보면서 PC 또는 스마트폰을 조작하거나, 문서 또는 과학 분야의 차트를 읽어 들일 수 있습니다. 장시간 비디오를 이해하는 것도 가능하며, 수시간 규모의 비디오까지 처리할 수 있다고 합니다. 컨텍스트 길이는 표준적으로 262,144 토큰이며, 확장 기술을 활용하면 최대 100만 토큰까지 대응할 수 있습니다. 주요 멀티모달 관련 벤치마크 결과를 요약하면 다음과 같습니다.

로컬 실행 환경도 공개 직후부터 대응이 진행되고 있습니다. LM Studio는 최소 양자화 버전에 대해 최소 17GB의 RAM이 필요하다고 안내하고 있으며, Ollama에서도 Qwen3.8-27B를 사용할 수 있습니다.

Qwen3.8-27B는 여기에! 🚀 노트북 크기의 모델로 능력에서 도약입니다. 로컬에서 실행하려면 약 17GB의 RAM이 필요합니다. 모델 페이지: https://t.co/GOxQEOLrdK https://t.co/3RHoQ7gvPG pic.twitter.com/g06nqgOXdB

또한, AMD는 Ryzen AI Max+ 탑재 PC 및 VRAM 32GB의 Radeon AI PRO R9700에서 동작 가능하다고 보고하고 있습니다.

Qwen3.8 27B는 현지 AI 개발을 위한 최첨단 밀집 모델을 선보입니다.⚡ AMD Ryzen™ AI Max+ 프로세서 또는 단일 Radeon™ AI PRO R9700 카드로 실행해보세요⚡ @LMStudio와 함께 경험해보세요⚡ @lemonade_server로 앱으로 변환해보세요 시작을 위한 AMD 데이 0 지원을 구축해보세요…pic.twitter.com/NbFFhA2BAD

SGLang 테스트 결과 GeForce RTX 5090을 사용하여 NVFP4와 같은 최적화를 적용한 Qwen3.8-27B로 디코딩 속도가 초당 206.1 토큰에 도달했습니다.

작은 모델의 왕이 돌아왔다! @Alibaba_Qwen의 Qwen3.8-27B는 오픈 소스이며, SGLang에서 데이 0 지원이 활성화되었습니다: RTX 5090 단일 장치에서 초당 206.1 토큰 디코딩, NVFP4 및 DSpark를 사용하여 DGX Spark에서 초당 38.28 토큰 디코딩. Qwen3.8-27B는 작은 모델로서…https://t.co/RhrGXNHDRjpic.twitter.com/q6yax5Z5nR

Qwen3.8-27B는 답변 전에 추론하는 Thinking Mode를 지원하며, 추론량을 “xhigh”, “medium”, “low” 3단계로 조정할 수 있습니다. Qwen 팀은 앞으로 100만 토큰의 컨텍스트 길이와 공식의 내장 도구를 기본적으로 사용할 수 있는 Qwen3.8-27B의 호스트 버전을 Qwen Cloud에서 제공할 계획입니다.

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13세 아이도 공부에 지쳐 “격렬한 전투 장면”이나 “판타지적인 생물”을 낙서하고 있었습니다.

OpenAI가 AI가 가져오는 심각한 위험을 평가 및 완화하기 위해 설립된 위기 관리 팀이 해산되었습니다.

2026년 08월 17일 13시 47분 00초 inAI, log1d_ts에 게시

‘Qwen3.8-27B’라는 현지 실행 버전의 기계 번역 영어 기사를 읽을 수 있습니다….

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[원문 보기](https://gigazine.net/news/20260817-qwen3-8-27b/) | 출처: Gigazine