중국 알리바바(阿里巴巴)가 전개하는 오픈 웨이트 AI 모델 “Qwen” 시리즈가 과거 6개월 동안 동안 총 30억 회 이상 다운로드된 것으로 확인되었다. Bloomberg는 2026년 8월 15일, 알리바바의 설명에 따라 보도했다. Qwen의 공식 X(X)도 다음 날인 16일, 30억 다운로드 달성을 공개하고 있다.
## Qwen, 반년 만에 30억 다운로드 – Hugging Face에서도 20억 회 초과
Bloomberg에 따르면, Qwen의 오픈 웨이트 모델은 과거 6개월 동안 30억 회 이상 다운로드되었다.
오픈 웨이트 모델은 개발자가 모델의 웨이트(重み)를 다운로드하여 자사 환경에서 실행하거나, 용도에 맞게 조정할 수 있는 것을 의미한다. 다운로드 수는 실제 사용자 수나 시장 점유율과 동의하지 않지만, 모델이 개발者にどの程度利用されているかを見る 지표の一つ가 된다.
Qwen의 존재감은 오픈 AI 모델 공유 플랫폼 “Hugging Face”의 데이터에서도 확인된다.
Hugging Face가 8월 14일에 공개한 오픈 모델 시장 분석에 따르면, 2026년 1월부터 7월까지 Hugging Face Hub에서 다운로드된 Qwen 모델은 파라미터 수를 명시한 리포지토리만으로 약 2억 4500만 회에 달했다. 조사 대상이 된 중국 및 미국의 주요 AI 연구소 중에서 돋보이는 수치이다.
■ 2026년 1월부터 7월까지 Hugging Face Hub에서 주요 AI 연구소별 다운로드 현황: Qwen은 파라미터 수를 명시한 모델만으로 약 2억 4500만 회에 달했다. 색상은 다운로드된 모델의 파라미터 규모를 나타낸다.
한편, 알리바바 측이 제시한 “30억 회”와 Hugging Face의 약 2억 4500만 회는 집계 범위가 다르다. Hugging Face의 분석에는 동일 사 플랫폼 외에서의 다운로드, API 경로를 통한 이용, 비공개 환경에서의 도입 등이 포함되지 않는다.
## 파생 모델 약 15만 건 – “커뮤니티의 기반 모델”에
Qwen의 확산은 단순한 다운로드 수만으로 설명할 수 없다.
Hugging Face에 따르면, 동일 Hub에서 공개된 Qwen을 기반으로 한 파생 모델은 7월 시점에서 15만 1448건에 달했다. Google 계열 약 8만 3000건, Meta 계열 약 5만 7000건을 크게 상회한다.
■ Hugging Face Hub에서 공개된 주요 모델 그룹의 파생 모델 수: Qwen 기반은 7월 시점에서 약 15만 1000건에 달하며, Google 및 Meta를 상회한다.
Hugging Face는 이러한 상황을 고려하여 Qwen이 개발자들의 파인 튜닝 및 파생 모델 개발의 기반이 되는 “커뮤니티의 기반 모델”이 되었다고 분석하고 있다.
Qwen은 소형 모델부터 대형 모델, 코딩, 이미지 및 비디오를 처리할 수 있는 멀티모달 모델까지, 용도와 계산 자원에 따라 다양한 모델을 오픈 웨이트로 제공해 왔다. 다운로드 수뿐만 아니라 파생 모델 수에서도 다른 주요 모델 그룹을 상회하고 있다는 점은 Qwen이 단일 AI 모델로서 이용되는 것뿐만 아니라, 새로운 모델을 만드는 기반으로서 확산되고 있음을 보여준다.
## 27B 모델 “Qwen3.8-27B”의 웨이트도 공개
이러한 가운데, Alibaba Cloud는 8월 15일 (일본 시간), AI 모델 “Qwen3.8-27B”의 웨이트(重み)를 공개했다. Apache 2.0 라이선스로 제공하며, Hugging Face 등에서 다운로드할 수 있다.
Qwen3.8-27B는 270억 파라미터의 Dense(밀집)형 모델로, 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상도 처리할 수 있는 멀티모달 모델이다. Qwen 팀은 전 세대의 동 규모 모델 “Qwen3.6-27B”에서 코딩 및 AI 에이전트로서의 능력을 강화했다고 밝혔다.
Qwen 팀이 공개한 벤치마크에서 소프트웨어 엔지니어링 능력을 측정하는 “QwenSWEBench”에서 79.0을 기록했으며, Qwen3.6-27B의 49.3, Qwen3.7-Plus의 59.2를 상회했다. 장 시간에 걸친 오피스 업무를 평가하는 “CoWorkBench”에서도 70.7을 기록하여, Qwen3.6-27B의 61.0, Qwen3.7-Plus의 65.1를 상회하고 있다.
또한, 競技プログラミング을 평가하는 “LiveCodeBench v6”에서는 90.3을 기록하여, 비교 대상 중에서 최고가 되었다. 반면, 과학적 추론 등 일부 평가에서는 Opus4.6 Max가 상회했으며, 모든 항목에서 최고 성능인 것은 아니다.
■ Qwen3.8-27B와 Qwen3.6-27B, Qwen3.7-Plus, Muse Glimmer-30B, Opus4.6 Max 벤치마크 비교: 코딩 및 에이전트 관련 중심으로, 전 세대의 Qwen 모델에서 성능 향상이 나타난다. 굵은 글씨체는 각 평가 항목의 최고 점수이다. Qwen 팀이 공개한 평가 결과로, 항목에 따라 평가 조건은 다르다.
Qwen3.8-27B는 표준으로 26만 2144 토큰의 컨텍스트 길이를 지원한다. Qwen 팀은 긴 문서 처리, 코딩, 여러 단계를 거치는 에이전트형 태스크 등 활용을 염두에 두고 있다.
Qwen은 대규모 최정상 모델뿐만 아니라, 규모와 용도의 다른 모델을 연이어 오픈 웨이트로 공개하고 있다. 30억 다운로드라는 보급 규모에 더해, 신 모델의 투입을 지속함으로써 개발자가 용도에 따라 선택할 수 있는 모델 군을 더욱 확대하고 있다.
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