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‘헤비 모드’와 도구 결합으로 성능·효율·가격까지 흔드는 새 전략

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

오픈소스 모델로 존재감을 키워온 알리바바가 이번엔 방향을 살짝 틀었습니다. 1월 27일, 차세대 추론(reasoning) 특화 언어모델 ‘큐원3-맥스 싱킹(Qwen3-Max-Thinking)’을 공개했는데요. 핵심은 ‘추론 성능을 얼마나 더 뽑아낼 수 있느냐’와 ‘그 비용을 얼마나 덜어낼 수 있느냐’를 동시에 겨냥했다는 점입니다. 공개된 벤치마크 결과는 일부 구간에서 프론티어급 폐쇄형 모델을 앞서거나 비슷한 수준으로 나와, 글로벌 AI 경쟁 구도가 더 빠르게 흔들릴 수 있다는 신호로 읽힙니다.

이번 모델을 이해하는 키워드는 ‘헤비 모드(Heavy Mode)’입니다. 일반적인 언어모델이 토큰을 순차 생성하며 비슷한 연산량으로 답을 찾는다면, 큐원3-맥스 싱킹은 필요할 때만 계산 자원을 더 투입하는 테스트-타임 스케일링(test-time scaling)을 적용합니다. 단순히 답안을 여러 개 뽑아 고르는 ‘베스트-오브-N’과도 다릅니다. 난도가 높은 문제를 만나면 스스로 추론 흐름을 점검하면서 가능성이 낮은 경로를 빨리 버리고, 불확실한 지점에는 계산을 더 집중합니다. 여기에 이전 단계에서 얻은 통찰을 저장해 재활용하는 ‘테이크-익스피리언스(take-experience)’ 메커니즘을 더해, 토큰 비용을 크게 키우지 않으면서 성능을 끌어올렸다고 설명합니다.

수치도 눈길을 끕니다. 박사급 과학 문제로 알려진 GPQA 점수는 90.3에서 92.8로, 코딩 지표인 LiveCodeBench v6는 88.0에서 91.4로 상승했습니다. 또 기존 추론 모델이 수학·논리에는 강하지만 실무형 기능(웹 검색, 코드 실행 등)과 분리돼 있다는 약점을 보완하려고, ‘사고 모드’와 ‘비사고 모드’를 하나로 결합했습니다. 즉, 모델이 상황에 따라 웹 검색, 정보 추출, 사용자 맥락을 저장·호출하는 메모리, 파이썬 코드 작성·실행을 위한 코드 인터프리터를 별도 지시 없이 자율 호출합니다. 사고(추론) 과정에서도 도구를 함께 쓰기 때문에, 사실 검증과 계산, 판단이 한 흐름으로 이어지고 환각(hallucination)도 줄일 수 있다는 주장입니다.

정면 비교 결과도 공개됐습니다. 고난도 추론 벤치마크 HMMT에서 98.0점을 기록해 제미나이 3 프로(97.5)와 딥시크 V3.2(92.5)를 앞섰고, 에이전트형 검색 능력을 보는 HLE(‘인류의 마지막 시험’)에서는 웹 검색 도구 결합 기준 49.8점으로 제미나이 3 프로(45.8), GPT-5.2-싱킹(45.5)을 넘어섰습니다. 코딩에서도 Arena-Hard v2에서 90.2점으로 클로드 오퍼스 4.5(76.7)를 크게 웃돌았다고 합니다.

가격 정책은 더 실무적인 파장을 만들 수 있습니다. 알리바바는 큐원3-맥스 싱킹을 프리미엄 모델로 두면서도 API 가격을 입력 100만 토큰당 1.20달러, 출력 100만 토큰당 6.00달러로 제시했습니다. ‘성능은 플래그십급, 가격은 공격적’이라는 메시지죠. 다만 이번 모델은 오픈소스로 공개하지 않았습니다. 오픈소스 진영에서 입지를 다지던 알리바바가, 추론 경쟁이 치열해진 국면에서 ‘폐쇄형 고성능·저가격’이라는 다른 카드로 판을 흔들겠다는 선택으로도 해석됩니다.

우리 입장에선 시사점이 분명합니다. 앞으로 AI를 도입할 때는 단순히 모델 성능만이 아니라, 추론 모드의 효율, 검색·메모리·코드 실행 같은 도구 결합 능력, 그리고 토큰 단가까지 함께 비교해야 합니다. 특히 웹사이트 운영, 고객 응대, 사내 지식검색, 개발 자동화처럼 ‘에이전트형 업무’가 많은 조직일수록 이런 변화가 더 빠르게 체감될 수 있습니다.

메타 설명: 알리바바가 추론 특화 폐쇄형 모델 ‘큐원3-맥스 싱킹’을 공개했다. 헤비 모드와 도구 결합으로 성능과 효율을 높이고, 공격적 API 가격까지 제시하며 글로벌 AI 경쟁 구도를 흔들고 있다.

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