출시 및 모델 가중치 오픈소스 공개 예정
총 2.4조 개의 파라미터(활성 950억 개) 규모의 모델 가중치가 다음 주 Hugging Face와 ModelScope를 통해 공개된다. Qwen3.5 아키텍처를 확장해 설계한 Qwen3.8-Max는 Qwen 시리즈에서 처음으로 선보이는 Max급 모델이다. 모델 가중치가 오픈소스로 전환됨에 따라, 개발자는 외부 API 호출에 의존하지 않고 자체 서버 환경에서 거대 모델의 추론 능력을 직접 통제하고 최적화하는 설계가 가능해진다.
200페이지 이상의 방대한 문서와 100시간 이상의 고용량 영상을 처리하는 멀티모달 에이전트 기능을 제공한다. 단순히 데이터를 읽고 요약하는 수준을 넘어, 출력된 결과물을 모델이 직접 관찰하고 수정하는 능력을 갖췄다. Hybrid Agent(하이브리드 에이전트)와 Qwen-MM-Plugins(Qwen 멀티모달 플러그인)를 지원하며, API 및 주요 코딩 도구와의 연동을 통해 작동한다. 코딩 능력과 GUI 조작 기능을 결합해 실제 컴퓨터 인터페이스를 직접 제어하고 복잡한 업무를 완수하는 에이전트 시스템을 구현한다.
실행 결과를 다음 시도에 반영하는 자기 진화 피드백 루프
16일간의 무인 운영 기간 동안 265개 커밋과 127개 PR, 151개 Issue가 생성되었다. Qwen3.8-Max는 oh-my-cli(명령줄 인터페이스 도구) 프로젝트를 수행하며 고정된 계획을 따르는 대신 실행 결과를 다음 단계에 즉시 반영하는 반복 구조를 적용했다. 단순히 코딩 계획을 그대로 수행하는 방식에서 벗어나 매 시도에서 얻은 결과값을 피드백으로 활용해 다음 행동을 결정하는 방식이다. 실행 결과에 따라 계획을 수정하는 유연한 대응 체계가 2주 이상의 장기 프로젝트 운영을 가능하게 했다. 이러한 자기 진화 피드백 루프는 사람의 개입 없이도 복잡한 개발 워크플로우를 스스로 완결하는 자율 코딩 능력을 구현한다.
125시간의 자율 실행을 통해 Unified Data Selection for LLM Reasoning(거대언어모델 추론을 위한 통합 데이터 선택) 논문의 실험 과정을 코드로 재현했다. Qwen3.8-Max는 단순한 재현을 넘어 자체적인 가설 검증 루프를 가동해 성능 개선 방안을 직접 탐색했다. 이 과정에서 어려운 결정 지점의 개수를 세는 nhighgate 방식을 독자적으로 개발하여 AIME24(AI 수학 추론 벤치마크) 성능을 52.29%까지 끌어올렸다. 이는 기존 논문 기준선인 49.58%보다 2.71%포인트 개선한 수치다. 스스로 가설을 세우고 검증하여 기존 연구의 성능을 앞지르는 연구 자율화 능력을 증명했다.
암호화 칩 설계 최적화를 통한 게이트 수 및 다이 면적 대폭
8,298개의 게이트를 678개까지 줄인 결과는 하드웨어 설계의 자율 최적화 가능성을 입증하지만, 모델별로 다른 하네스를 사용한 내부 평가 기반이라는 점에서 직접적인 성능 비교에는 제약이 따른다. Qwen3.8-Max는 GCD(최대공약수)와 RSA(공개키 암호 알고리즘) 암호화 하드웨어 가속기의 논리 설계부터 물리 배치까지 전 과정을 자율적으로 수행했다. OpenROAD(오픈소스 칩 설계 도구)와 Nangate45 PDK(공정 설계 키트)를 활용해 첫 정상 동작 설계 대비 게이트 수를 대폭 축소했으며, 실제 다이 면적을 81% 감소시켜 비교 모델 중 가장 효율적인 설계를 기록했다.
Task(작업), Workspace(작업 공간), Harness(검증 도구)를 독립적으로 확장하는 RL(강화 학습) 환경과 여러 검증 방식을 통합한 범용 보상 시스템을 도입해 실무 능력을 높였다. 온라인 데이터 균형기로 학습 데이터의 배치 분포를 조절하며 법률 검토, UI/UX 디자인, 구조 엔지니어링 등 수백 개의 전문 직무 워크플로우에서 성능을 시험했다. 이 구조는 에이전트가 단순한 코드 생성을 넘어 도구 활용과 검증을 반복하며 전문적인 결과물을 도출하는 실행력을 확보한다.
작업 복잡도에 따라 reasoning_effort(추론 노력) 설정값을 xhigh, medium, low로 구분하고 100만 토큰의 컨텍스트 창을 설정해 '설계-실행-검증-수정'의 엔지니어링 사이클 전체를 자동화하는 에이전트를 설계한다.
