알리바바 Qwen3.5-Medium 공개: 로컬 GPU에서 Sonnet 4.5급 성능 구현하는 오픈소스 LLM

알리바바의 Qwen AI 팀이 공개한 Qwen3.5-Medium 시리즈는 오픈소스 기반으로 제공되면서도 최신 상용 모델과 견줄 수 있는 성능을 보여주는 대형 언어모델(LLM)입니다. 특히 로컬 GPU 환경에서 100만 토큰 이상의 컨텍스트를 처리할 수 있고, 4비트 양자화 이후에도 정확도를 유지하는 점이 주목받고 있습니다.

이 글에서는 Qwen3.5-Medium의 개요, 기술 구조, 성능 특징, 가격 경쟁력, 그리고 기업 활용 측면에서 어떤 의미를 갖는지 정리합니다.

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Qwen3.5-Medium 모델 개요

Qwen3.5 시리즈는 총 네 가지 모델로 구성됩니다.

• 공개 모델
  • Qwen3.5-35B-A3B
  • Qwen3.5-122B-A10B
  • Qwen3.5-27B
• 독점 모델
  • Qwen3.5-Flash (Alibaba Cloud Model Studio API 전용)

이 중 세 가지 모델은 Apache 2.0 오픈소스 라이선스로 공개되어 Hugging Face와 ModelScope에서 다운로드할 수 있습니다.

Qwen3.5-Flash는 상용 API 형태로 제공되며, 서구권 주요 모델 대비 운영 비용이 낮은 것이 특징입니다.

또한 Qwen3.5-Medium 시리즈는 에이전트 도구 호출(agentic tool calling)을 기본적으로 지원해, 단순 질의응답을 넘어 외부 도구와 연동하는 자율형 AI 에이전트 구현에 적합합니다.

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성능과 기술 구조

1. 최신 상용 모델을 능가하는 벤치마크 성능

Qwen3.5 모델은 OpenAI GPT-5-mini와 Claude Sonnet 4.5 대비 벤치마크에서 우수한 결과를 기록했습니다.

특히 Qwen3.5-35B-A3B는 다음 항목에서 강점을 보입니다.

• 지식 평가(MMMLU)
• 시각 추론(MMMU-Pro)

이는 단순 텍스트 생성뿐 아니라 멀티모달 및 고급 추론 영역에서도 경쟁력이 있음을 보여줍니다.

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2. 4비트 양자화와 100만 토큰 컨텍스트

Qwen3.5는 4비트 가중치 및 KV 캐시 양자화를 적용해 메모리 사용량을 대폭 줄였습니다.

그럼에도 정확도 손실이 거의 없다는 점이 핵심입니다.

• 로컬 GPU(32GB VRAM) 환경에서 실행 가능
• 100만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우 지원
• 대규모 문서, 로그, 코드베이스 분석 가능

일반적인 데스크톱 GPU에서도 대규모 데이터를 한 번에 처리할 수 있다는 점은, 기존 클라우드 중심 LLM 운영 구조에 큰 변화를 의미합니다.

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3. 하이브리드 아키텍처: Gated Delta Networks + MoE

Qwen3.5는 다음 구조를 결합했습니다.

• Gated Delta Networks
• Sparse Mixture-of-Experts(MoE)

총 350억 파라미터 중 실제 활성화되는 파라미터는 약 3억 개에 불과합니다.

MoE 계층은 256개 전문가(8개 라우팅 + 1개 공유)로 구성되어, 필요한 부분만 선택적으로 활성화합니다.

이 구조 덕분에:

• 연산 효율성 향상
• 메모리 절감
• 로컬 배포 최적화

가 동시에 가능합니다.

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모델별 특징 정리

Qwen3.5-27B

• 효율성 중심 설계
• 80만 토큰 이상 컨텍스트 지원
• 상대적으로 가벼운 환경에 적합

Qwen3.5-35B-A3B

• 연구 및 상용 활용 균형 모델
• Qwen3-235B 및 주요 상용 모델 대비 우수한 벤치마크 성능

Qwen3.5-122B-A10B

• 서버급 GPU(80GB VRAM) 대상
• 100만 토큰 이상 컨텍스트 지원
• 대규모 기업 환경에 적합

Qwen3.5-Flash

• 기본 100만 토큰 컨텍스트
• 공식 도구 내장
• 상용 API 전용, 저비용 구조

또한 연구 지원을 위해 Qwen3.5-35B-A3B-Base 모델도 함께 공개되었습니다.

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Thinking Mode와 Tool Calling

Qwen3.5의 주요 기능 중 하나는 Thinking Mode입니다.

이 모드에서는 모델이 답변을 생성하기 전에 내부 추론 과정을 별도의 태그로 구성합니다. 이를 통해:

• 복잡한 문제 해결 정확도 향상
• 단계적 사고 기반 응답 생성
• 에이전트 로직 설계에 유리

또한 Tool Calling 기능을 통해:

• 웹 검색
• 코드 인터프리터
• 외부 API 호출

등을 자동화할 수 있습니다.

간단한 활용 예시를 들면:

1. 사용자가 “최근 1년간 우리 회사 매출 트렌드를 분석해줘”라고 요청
2. 모델이 내부적으로 Thinking Mode로 분석 전략 수립
3. 재무 데이터 조회 도구 호출
4. 분석 후 요약 리포트 생성

이와 같은 자율형 워크플로우 구성이 가능합니다.

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가격 경쟁력과 API 비용

Qwen3.5-Flash API 요금은 다음과 같습니다.

• 입력: $0.1 / 100만 토큰
• 출력: $0.4 / 100만 토큰
• 캐시 생성: $0.125 / 100만 토큰
• 캐시 읽기: $0.01 / 100만 토큰

도구 호출 요금:

• Web Search: $10 / 1,000회
• Code Interpreter: 무료(한시적)

주요 모델과 비교했을 때 매우 저렴한 수준입니다.

• Claude Sonnet 4.5: 약 $18 / 100만 토큰
• GPT-5.2: 약 $15.75 / 100만 토큰
• Qwen3.5-Flash: 약 $0.5 / 100만 토큰

비용 측면에서 대규모 서비스에 적용할 때 차이는 매우 크게 나타날 수 있습니다.

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기업 활용 측면에서의 의미

Qwen3.5-Medium 공개는 단순한 모델 출시 이상의 의미를 가집니다.

1. 온프레미스 AI 구축 가능

• 사내 방화벽 내 배포
• 데이터 외부 유출 방지
• 규제 산업에서도 적용 가능

특히 대용량 문서 및 영상 분석을 내부 인프라에서 처리할 수 있어 데이터 프라이버시와 주권을 강화할 수 있습니다.

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2. 자율형 AI 에이전트 개발 기반

Thinking Mode + Tool Calling 조합은 다음을 가능하게 합니다.

• 사내 업무 자동화 에이전트
• 문서 분석 및 의사결정 지원 시스템
• 개발 보조 및 코드 생성 자동화

클라우드 의존 없이, 자체 AI 전략을 수립할 수 있는 기반이 마련된 것입니다.

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3. 비용 절감과 운영 민첩성

• 저비용 API
• 로컬 실행 지원
• 4비트 양자화 기반 메모리 최적화

이는 AI 통합 과정에서 가장 큰 장벽인 비용과 인프라 부담을 크게 낮춥니다.

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Qwen3.5-Medium 시리즈는 다음 세 가지 측면에서 의미가 큽니다.

1. 성능: 최신 상용 모델과 경쟁 가능한 수준
2. 효율성: 4비트 양자화 + MoE 구조로 로컬 실행 최적화
3. 전략적 가치: 온프레미스 AI 및 자율형 에이전트 구축 가능

초기 사용자들의 평가처럼, 대형 폐쇄형 모델과의 격차를 빠르게 좁히고 있다는 점은 분명합니다.

앞으로 기업은 클라우드 기반 LLM에 전적으로 의존하지 않고도, 내부 인프라에서 고성능 AI를 운영할 수 있는 선택지를 갖게 되었습니다.

이는 단순한 기술 발전을 넘어, 비용 절감·보안 강화·운영 민첩성을 동시에 확보할 수 있는 전략적 전환점이 될 수 있습니다.

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https://venturebeat.com/technology/alibabas-new-open-source-qwen3-5-medium-models-offer-sonnet-4-5-performance

Alibaba's new open source Qwen3.5 Medium model offers near Sonnet 4.5 performance on local computers