“中 큐웬3.8 27B, GPT-5.6 테라 뛰어넘는 성능”

중국 기업 알리바바는 8월 15일 로컬에서 실행할 수 있는 AI 모델 큐웬3.8 27B(Qwen3.8 27B)를 공개했다. 이 큐웬3.8 27B에 대해 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)가 성능 분석 결과를 8월 17일 공개해 큐웬3.8 27B가 로컬에서 구동되는 오픈 모델이면서도 GPT-5.6 테라(GPT-5.6 Terra) 같은 클로즈드 모델에 필적하는 성능을 갖추고 있는 게 밝혀졌다.

큐웬3.8 27B는 오픈 모델로 무상 공개된 모델로 올라마(Ollama)나 LM 스튜디오(LM Studio) 같은 AI 실행 앱을 사용해 고성능 가정용 PC에서 실행할 수 있다. 알리바바가 공개한 벤치마크 결과에서는 클로드 오퍼스 4.6 맥스(Claude Opus 4.6 Max)를 복수 테스트에서 웃돈 것이 밝혀진 바 있다.

아티피셜 애널리시스에 의한 큐웬3.8 27B 테스트 결과 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(Artificial Analysis Intelligence Index) 점수는 52로 GPT-5.6 루나(GPT-5.6 Luna)와 어깨를 나란히 했다. 에이전트 성능을 산출하는 아티피셜 애널리시스 에이전틱 인덱스(Artificial Analysis Agentic Index) 점수는 51로 GPT-5.6 테라나 클로드 오퍼스 4.8(Claude Opus 4.8)을 웃돌았다.

아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스 점수를 보면 큐웬3.8 27B는 동등 성능 모델과 비교해 규모가 작고 로컬에서 동작하는 모델이면서도 높은 성능을 갖추고 있다.

작업별 출력 토큰 수를 비교해보면 큐웬3.8 27B는 출력 토큰 수가 상당히 많은 게 특징이다. API나 구독 서비스로 이용하는 모델의 경우에는 출력 토큰 수가 많은 게 높은 비용으로 직결되지만 큐웬3.8 27B의 경우에는 로컬에서 실행할 수 있으므로 API 요금 등을 고려할 필요가 없다. 한편으로 출력 토큰이 축적되어 컨텍스트 윈도 상한에 도달하는 게 빨라진다, 출력 토큰이 축적되어 메모리 사용량이 늘어난다는 등 문제는 발생한다.

아티피셜 애널리시스는 큐웬3.8 27B 성능에 대해 인텔리전스 성능에서 톱클래스 모델이다, 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스 테스트에서 합계 1억 6,000만 토큰을 출력했다며 이는 중앙값인 4300만 토큰과 비교하면 장황하다고 평가하고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.