Qwen3.8-Max의 개요
Qwen3.8-Max는 Alibaba의 플래그십 Qwen 모델로, 2026년 8월 3일 발표되었습니다. 가중치는 BF16과 FP8로 Qwen3.8-2.4T-A95B라는 이름으로 공개되어 있습니다. 파라미터 2.4조(2.4 trillion) 개 중 토큰마다 950억(95 billion) 개가 활성화되는 전문가 혼합 모델입니다. 오픈 가중치는 텍스트 전용이고, 기본 컨텍스트는 262K 토큰(약 1M까지 확장 가능)이며, 항상 답하기 전에 생각합니다.
Qwen Cloud의 호스팅 Qwen3.8-Max는 이미지와 영상 입력, 비사고 모드, 1M 토큰 컨텍스트, 내장 도구, 최대 131K 출력 토큰을 더합니다. 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $6입니다.
가중치는 Qwen 자체 라이선스를 씁니다. 상업적 이용은 허용되지만, 연 매출 $50 million(5,000만 달러)을 넘는 모델 호스팅 및 AI 어시스턴트 사업은 별도 라이선스가 필요하고, 초대형 제품은 모델 이름을 표시해야 합니다. 더 작은 Qwen3.8 모델인 27B와 180B Flash-Next도 있습니다.
Qwen3.8-Max의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Input | $2 per 1M tokens | Qwen Cloud |
| Output | $6 per 1M tokens | Qwen Cloud |
| Cache reads | $0.17 (explicit) or $0.25 (implicit) per 1M tokens |
오픈 가중치는 Qwen3.8-Max 라이선스를 따릅니다. Qwen Cloud API: 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $6, 캐시 읽기 $0.17(명시적) 또는 $0.25(암묵적).
Qwen3.8-Max, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Qwen3.8-Max는 중간 등급 가격의 프런티어급 모델이지만, 대부분이 실제로 쓸 수 있는 것은 호스팅 버전입니다. Qwen의 표는 Claude Opus 4.8, Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol과 비교합니다. PaperBench(93.0, 연구 논문 재현), IFBench(82.8, GPT-5.6 Sol은 72.7), HealthBench(60.2), PRBench-Finance(58.3)에서 앞섭니다. SWE-bench Pro(67.7 대 80.0)를 포함한 대부분의 코딩 에이전트 테스트와 Humanity's Last Exam(43.6 대 53.3)에서는 Fable 5에 뒤처집니다.
각주가 중요합니다. Qwen은 Terminal-Bench 2.1에서 자사 모델을 Claude Code로 10회 시도해 돌렸지만 경쟁 모델은 공개된 최고 점수를 가져왔습니다. SWE-bench Pro는 수정된 과제 세트로 다시 돌렸고, QwenSWEBench와 CoWorkBench 같은 여러 벤치마크는 사내 테스트입니다. 외부 근거는 빈약합니다. Mistral은 10월 6일 Large 4를 출시하며 Coding Agent Index에서 Qwen3.8-Max보다 높은 점수를 냈다고 주장했지만 Qwen의 수치는 공개하지 않았습니다.
오픈 가중치는 배포 계획이 아니라 대비책입니다. 2.4조(2.4 trillion) 파라미터라 FP8 체크포인트만 약 2.4 TB로, 우리 계산으로는 H200 8장 노드의 메모리 1.1 TB보다 큽니다. 따라서 자체 호스팅은 멀티 노드 서빙을 뜻합니다. 가중치는 텍스트 전용이고 thinking을 끌 수도 없습니다. 이미지와 영상 입력, 비사고 모드, 기본 1M 컨텍스트, 내장 도구는 Qwen Cloud에만 있습니다. Hugging Face에서 전체 가중치의 최근 한 달 다운로드는 약 25,000회로, Qwen3.8-Flash-Next의 270만(2.7 million) 회와 대비됩니다.
이상하게도 더 느슨한 라이선스는 플래그십 쪽에 붙어 있습니다. 호스팅 및 AI 어시스턴트 사업에 대한 별도 라이선스 규칙이 연 매출 $50 million(5,000만 달러)을 넘을 때만 적용되는 반면, 더 작은 Flash-Next는 규모와 상관없이 적용됩니다. 결국 돌릴 수 있는 곳이 적은 모델이 대부분의 회사가 자유롭게 기반으로 삼을 수 있는 모델입니다.
제 역할을 하는 곳
제약회사의 연구팀
논문의 방법을 재현하고 분석 코드 초안 작성
thinking을 켜고 호스팅 모델을 호출합니다. Qwen은 PaperBench에서 93.0을 보고했으며, 이는 Qwen이 테스트한 Claude와 GPT 모델보다 높습니다. 월 입력 5,000만(50 million), 출력 1,000만(10 million) 토큰이면 캐시 절감 전 약 $160입니다.
변호사 200명 규모 로펌의 법무 운영 책임자
엄격한 사내 템플릿을 따르는 계약서 요약 작성
IFBench 82.8은 Qwen 표에서 가장 높으며, 형식 규칙이 엄격할 때 중요합니다. Qwen Cloud 모델 페이지에는 보관이나 학습 관 련 조건이 없으므로, 고객 문서를 보내기 전에 서비스 계약을 확인하십시오.
지역 소버린 클라우드 제공업체의 인프라 팀
고객에게 프런티어급 오픈 모델 제공
가중치는 멀티 노드 서빙이 필요하며, 우리 계산으로 FP8 약 2.4 TB입니다. 연 매출 $50 million(5,000만 달러)을 넘는 서비스형 모델 사업은 출시 전에 Qwen의 별도 라이선스가 필요합니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- 호스팅: Qwen Cloud 키로 qwen3.8-max에 OpenAI 호환 호출을 하고, 필요에 따라 enable_thinking을 설정합니다. 자체 호스팅: BF16이나 FP8 가중치를 vLLM, SGLang, TokenSpeed로 여러 노드에 걸쳐 서빙합니다.
- 연동
- OpenAI 호환 Chat Completions와 Responses, Anthropic 호환 API, DashScope. 함수 호출, 구조화된 출력, 파인튜닝, 내장 웹 검색, 코드 인터프리터, PDF 파싱.
- 데이터와 개인정보
- 라이선스는 상업적 이용을 허용합니다. 월 사용자 1억(100 million) 명 또는 월 매출 $20 million(2,000만 달러)을 넘으면 모델 이름을 표시해야 합니다. 연 매출 $50 million(5,000만 달러)을 넘는 서비스형 모델이나 AI 업무 어시스턴트 사업은 별도 라이선스가 필요하며, 내부 사용은 예외입니다. Qwen Cloud의 데이터 보안 문서는 암호화와 역내 저장을 다루지만 보관 기간이나 학습 정책은 공개하지 않습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 바쁜 사내 어시스턴트 수준인 하루 입력 1,000만(10 million), 출력 200만(2 million) 토큰은 정가로 하루 약 $32, 월 약 $960입니다. $0.17의 명시적 캐시 읽기를 쓰면 반복 컨텍스트 비용이 90% 넘게 줄어듭니다.
- 제한
- 호스팅: 1M 컨텍스트(입력 991K), 출력 131K, 추론 토큰 최대 262K, 분당 200만(2 million) 토큰. 오픈 가중치: 텍스트 전용, thinking 항상 켜짐, 기본 262,144토큰, 확장 시 약 100만(1 million).
좋은 점
- Qwen 표에서 PaperBench, IFBench, HealthBench 1위
- 1M 컨텍스트와 이미지, 영 상 입력을 갖춘 $2 / $6 호스팅 API
- 상업적 이용이 허용되는 오픈 가중치
- 라이선스 제한은 연 매출 $50M을 넘어야 적용
아쉬운 점
- 오픈 가중치는 텍스트 전용이며 항상 생각함
- 자체 호스팅에 멀티 노드 하드웨어 필요
- SWE-bench Pro와 HLE에서 Claude Fable 5에 뒤처짐
- Qwen Cloud 모델 페이지에 보관이나 학습 관련 조건이 없음
추천 대상
API로 연구, 사양이 까다로운 글쓰기, 다국어 작업을 하면서 오픈 가중치라는 대비책을 원하는 팀.
Qwen3.8-Max 대안
Qwen3.8-Max: 자주 묻는 질문
- Qwen3.8-Max, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Qwen의 수치로는 지시 따르기와 연구 재현에서 Claude나 GPT보다 나은 오픈 플래그십입니다. 다만 가중치를 직접 돌릴 곳은 많지 않습니다. 평점은 5점 만점에 4.2점입니다.
- Qwen3.8-Max의 가격은 얼마입니까?
- 오픈 가중치는 Qwen3.8-Max 라이선스를 따릅니다. Qwen Cloud API: 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $6, 캐시 읽기 $0.17(명시적) 또는 $0.25(암묵적).
- Qwen3.8-Max의 단점은 무엇입니까?
- 오픈 가중치는 텍스트 전용이며 항상 생각함; 자체 호스팅에 멀티 노드 하드웨어 필요; SWE-bench Pro와 HLE에서 Claude Fable 5에 뒤처짐; Qwen Cloud 모델 페이지에 보관이나 학습 관련 조건이 없음.
- Qwen3.8-Max에 적합한 사람은 누구입니까?
- API로 연구, 사양이 까다로운 글쓰기, 다국어 작업을 하면서 오픈 가중치라는 대비책을 원하는 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Qwen3.8-Max의 비용은 얼마입니까?
- 바쁜 사내 어시스턴트 수준인 하루 입력 1,000만(10 million), 출력 200만(2 million) 토큰은 정가로 하루 약 $32, 월 약 $960입니다. $0.17의 명시적 캐시 읽기를 쓰면 반복 컨텍스트 비용이 90% 넘게 줄어듭니다.
- Qwen3.8-Max에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 라이선스는 상업적 이용을 허용합니다. 월 사용자 1억(100 million) 명 또는 월 매출 $20 million(2,000만 달러)을 넘으면 모델 이름을 표시해야 합니다. 연 매출 $50 million(5,000만 달러)을 넘는 서비스형 모델이나 AI 업무 어시스턴트 사업은 별도 라이선스가 필요하며, 내부 사용은 예외입니다. Qwen Cloud의 데이터 보안 문서는 암호화와 역내 저장을 다루지만 보관 기간이나 학습 정책은 공개하지 않습니다.
- Qwen3.8-Max의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek-V4-Pro 및 GPT-6.1 Sol입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 26일.
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