대형 언어모델의 진화, Qwen3를 파헤치다: 하이브리드 사고와 에이전트 기능까지

https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

AI에 관심이 많다면, 요즘 쏟아지는 대형 언어모델(LLM) 소식에 정신이 없을 겁니다.
"또 새로운 모델이 나왔다고?" "이건 뭐가 다른데?" 이런 생각, 들지 않나요?

이번에 소개할 Qwen3는 그런 의심을 충분히 받을 만한 모델이지만, 한 번 살펴보면 다릅니다.
하이브리드 사고 모드, 에이전트 기능 강화, 119개 언어 지원 등, 기존 LLM의 한계를 넘어서는 요소들이 빼곡하거든요.

저는 오늘, Qwen3가 정확히 무엇인지, 기존 모델들과 어떻게 다른지, 그리고 여러분이 직접 어떻게 활용할 수 있을지 구체적으로 정리해드릴 겁니다.
복잡한 기술을 쉽게 풀어주고, 필요한 핵심만 쏙쏙 전달할 테니, 끝까지 읽어보세요.

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Qwen3란 무엇인가?

Qwen3는 Alibaba의 연구팀이 새롭게 공개한 대형 언어모델 시리즈입니다.
기존 Qwen2.5보다 두 배 많은 36조 개 토큰으로 사전 학습을 했고, 특히 코딩, 수학, 추론 능력을 대폭 강화했습니다.

특징적인 부분은 두 가지 MoE(Mixture of Experts) 모델과 여섯 가지 Dense(밀집) 모델이 모두 공개되었다는 점입니다.
덕분에, 필요한 스펙이나 사용 목적에 따라 다양한 옵션을 선택할 수 있습니다.

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Qwen3 주요 특징 살펴보기

1. 하이브리드 사고 모드

Qwen3는 세계 최초로 생각하는 모드와 빠른 응답 모드를 자유롭게 오갈 수 있게 했습니다.

• Thinking Mode: 복잡한 문제에 대해 한 단계씩 깊게 사고하고 답변.
• Non-Thinking Mode: 단순 질문에 대해 빠르게 즉시 답변.

이렇게 모드를 바꿀 수 있으면,
어려운 문제에는 깊이 있는 답변,
쉬운 질문에는 빠른 답변을 선택적으로 받을 수 있어, 사용 효율이 확 높아집니다.

✅ 예를 들어, 수학 문제를 풀 때는 Thinking Mode를, 단순 번역 요청에는 Non-Thinking Mode를 사용할 수 있습니다.

2. 멀티언어 지원

Qwen3는 119개 언어 및 방언을 지원합니다.
영어, 프랑스어, 독일어 같은 주요 언어뿐 아니라, 힌디어, 우즈베크어, 스와힐리어 같은 다양한 지역 언어까지 폭넓게 커버합니다.

덕분에 글로벌 서비스를 기획하거나 다국어 지원이 필요한 프로젝트에서도 아주 유용합니다.

3. 강화된 에이전트 기능

Qwen3는 기존 모델에 비해 외부 도구 호출(Agentic Tool Calling) 능력이 강화됐습니다.

이를 통해,

• 외부 API를 호출하거나
• 파일을 읽고 처리하거나
• 실시간 데이터를 수집하는 일

같은 작업을 모델 스스로 할 수 있게 됐습니다.

특히 Qwen-Agent 프레임워크를 사용하면, 복잡한 설정 없이 바로 다양한 툴을 연결해 쓸 수 있습니다.

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https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

Qwen3 모델 종류 및 스펙 정리

Dense 모델 (고정 파라미터 모델)

모델명	파라미터 수	문맥 길이	특징
Qwen3-0.6B	6억	32K	초경량 모델
Qwen3-1.7B	17억	32K	경량 고성능
Qwen3-4B	40억	32K	중간 크기
Qwen3-8B	80억	128K	대용량, 롱컨텍스트
Qwen3-14B	140억	128K	높은 정확도
Qwen3-32B	320억	128K	하이엔드급

MoE 모델 (Mixture of Experts)

모델명	총 파라미터	활성화 파라미터	문맥 길이	특징
Qwen3-30B-A3B	300억	30억	128K	가벼운 MoE
Qwen3-235B-A22B	2350억	220억	128K	초대형, 고성능

✅ MoE 모델은 일부 전문가(Experts)만 활성화되기 때문에, 큰 모델임에도 불구하고 추론 비용이 절감됩니다.

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Qwen3의 기술적 진보

Qwen3는 단순히 모델만 바뀐 것이 아닙니다.
학습 데이터, 학습 방법, 아키텍처 모든 면에서 개선이 이루어졌습니다.

• 36조 토큰 사용 (Qwen2.5 대비 2배)
• 웹 데이터 + 문서 데이터(PDF)까지 폭넓게 수집
• 수학, 코딩 문제 데이터도 대량 생성
• 긴 문맥(최대 32K tokens) 최적화 완료

특히, 작은 Dense 모델들이 이전 세대의 대형 모델과 비슷하거나 더 뛰어난 성능을 보여줍니다.

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Qwen3는 단순히 "좋은 모델" 수준을 넘어,
유연한 사고 방식, 다양한 언어 지원, 에이전트 기능 강화 등 실제 활용성을 대폭 끌어올린 모델입니다.

특히,

• 복잡한 문제는 깊게 생각하고,
• 단순한 문제는 빠르게 답하는,
• 그리고 외부 도구까지 활용하는

이런 차별점 덕분에, 개발자, 연구자, 기업 모두에게 실질적인 도움이 될 것입니다.

앞으로 Qwen3는 다양한 산업 영역에서 활용되며, 생산성과 창의성을 함께 끌어올리는 모델이 될 것으로 기대됩니다.

https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

Qwen3: Think Deeper, Act Faster