Intern-S2-397B vs Qwen3.8-Max: 두 중국 플래그십, 상반된 경제적 베팅

Intern-S2-397B와 Qwen3.8-Max는 2026년 9월 초 중국에서 나온 가장 중대한 플래그십 출시 두 건이며, 서로 정반대의 경제적 베팅을 걸었다. Shanghai AI Laboratory의 InternLM 팀이 9월 13일 Apache-2.0으로 공개한 4,030억 매개변수 과학 멀티모달 모델인 Intern-S2-397B는 오픈 웨이트가 과학 및 에이전트 워크로드를 차지하는 길이라는 데 베팅한다. 토큰당 가격이 없고, 웨이트는 Hugging Face에 있으며, 계량기는 바로 자신의 하드웨어다. Alibaba의 2.4조 매개변수 플래그십으로 8월 3일 GA에 들어가 9월 2일 새로워진 Qwen3.8-Max는 100만 토큰 컨텍스트 전반에서 입력 토큰 100만 개당 2.00달러, 출력 토큰 100만 개당 6.00달러의 유료 API에 베팅하며, 오픈 웨이트는 GA 일주일 후에 나오고 독립적인 Artificial Analysis 점수도 이미 게시되어 있다. 두 모델의 맞대결은 누구의 벤치마크가 이기는가보다는, 소유권이냐 계량형 엔드포인트냐라는 어느 쪽 베팅이 당신의 워크로드 형태에 맞는가에 관한 것이다.

두 개의 플래그십, 두 번의 승부수

Qwen3.8-Max는 Qwen 라인에서 Alibaba의 최고 성능 등급으로, 총 2.4조 개의 파라미터를 갖고 토큰당 약 950억 개의 파라미터가 활성화되는 희소 전문가 혼합(MoE) 모델이며, 512개의 전문가 중 10개가 활성화되고 여기에 공유 전문가 하나가 더해집니다. 100만 토큰 컨텍스트 윈도우(호스팅 API에서 사고 활성화 시 983,616 토큰), 131,072 토큰 출력 상한, 텍스트·이미지·비디오 입력을 지원하며, OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다. 이 모델의 결정적인 가격 책정 방식은 정액제로, 프롬프트가 5,000 토큰이든 900,000 토큰이든 동일한 $2.00 / $6.00이며, 캐시된 입력은 더 낮은 가격으로 책정됩니다. 장문 컨텍스트 할증이 없는데, 이는 대부분의 경쟁사가 여전히 비용을 부과하는 바로 그 지렛대입니다. Alibaba는 자체 마이그레이션 가이드에서 이 모델을 GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro에 직접 맞세웁니다.

Intern-S2-397B는 색다른 형태의 플래그십이다. 60개 레이어와 512개 전문가(토큰당 10개 활성)를 갖춘 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델로, 256K 텍스트 추론 컨텍스트와 64K 멀티모달, 텍스트·이미지·시계열의 입력 표면을 가지며, 텍스트를 먼저 파싱해 내는 대신 과학 문헌의 원시 페이지 — 그림, 레이아웃, 기호 표기, 산문 — 를 읽는 사전 학습 패러다임을 채택한다. 강화 학습은 20개가 넘는 과학 분야에 걸쳐 있고, 샌드박스 환경에서의 장기 지평 에이전트 작업을 위해 훈련되었다. 가격 책정은 요금표가 아니라 요금표의 부재다: Apache-2.0 가중치를 자체 호스팅하거나 공식 Intern API에 대한 접근을 요청하면 된다.

• 가격 — Intern-S2-397B: 요금표 없음; 자체 호스팅 또는 Intern API vs Qwen3.8-Max: 100만 토큰당 $2.00 / $6.00 정액, 캐시된 입력은 더 저렴.

• 규모 — Intern-S2-397B: 전체 403B, 전문가 512개 / 활성 10개 vs Qwen3.8-Max: 전체 2.4T, 활성 95B, 전문가 512개 / 10개 + 공유 1개.

• 컨텍스트 — Intern-S2-397B: 256K 텍스트 / 64K 멀티모달 vs Qwen3.8-Max: 1M 토큰, 정액제.

• 입력 — Intern-S2-397B: 텍스트, 이미지, 시계열 vs Qwen3.8-Max: 텍스트, 이미지, 비디오.

• 가중치 — Intern-S2-397B: Apache-2.0, 출시 당일 공개 vs Qwen3.8-Max: 자체 Qwen3.8-Max 라이선스, GA 이후 8월 12일 공개.

• 독립 점수 — Intern-S2-397B: 아직 없음 vs Qwen3.8-Max: AA Intelligence Index 40, GPQA Diamond 92.7.

두 테이블은 모두 벤더 테이블이고, 그중 심판이 있는 것은 하나뿐입니다.

두 모델 모두 공급업체가 운영한 벤치마크 표와 함께 출시되었는데, 이로 인해 출처 확보 방식은 동일하지만 실적 기록은 달라진다. Qwen3.8-Max의 독립적인 수치는 그 이후로 축적되어 왔다: Artificial Analysis는 현재 Intelligence Index에서 이를 40점으로 평가하며, GPQA Diamond 92.7, HLE 43.0, 독립 코딩 점수 71.8을 기록했고, 현재 척도에서 지수 작업당 약 $2.67의 비용이 든다. 이는 제3자 추적기에서 측정된 수치다 — 이 두 플래그십이 처음으로 갖게 된 진정한 심판이다.

Intern-S2-397B의 증거는 자체 카드로, OpenCompass, VLMEvalKit 및 AgentCompass를 통해 실행되었으며, 가중치와 함께 공개되었습니다: MMLU Pro 89.77, MMMU Pro 81.68, HMMT-2026 93.56, SWE-bench-Pro 68.54, 그리고 TerminalBench 2.1은 64.04로, 이 수치는 카드 자체가 더 오래된 폐쇄형 세대에 뒤지는 것을 보여줍니다. 이 모델의 과학적 행들은 전문 모델 사례가 존재하는 이유입니다: Biology-Instructions 55.71, SciReasoner 1.5 63.28, Mol-Instructions 53.95, MolecularIQ 62.35. 이들 각각은 InternLM 자체의 것이며, 재현되지 않았습니다. 나란히 놓고 보면, 두 증거 기반은 반대 방향에서 같은 이야기를 합니다: 한 모델은 존경할 만한 일반 행을 가진 전문 모델이지만 외부 측정이 없고, 다른 모델은 독립적인 점수를 가진 범용 모델이지만 과학적 튜닝이 없습니다.

화폐 형태들이 실제로 사들이는 것

플랫 $2/$6 요금제는 Qwen3.8-Max의 대표적인 특징이며, 이것이 무엇을 제공하는지 구체적으로 짚어볼 가치가 있습니다. 단일 호출로 200,000개의 입력 토큰에 해당하는 코드 컨텍스트를 처리하는 저장소 분석 에이전트는 짧은 채팅과 동일한 토큰당 요금을 지불합니다 — 긴 프롬프트 할증이 없습니다 — 또한 캐싱을 활용하면 안정적인 코드 컨텍스트는 반복 트래픽에서 실질 입력 가격을 크게 낮춰줍니다. 이 모델은 Alibaba의 맞춤형 라이선스에 따라 오픈 웨이트로도 호출할 수 있는데, 이 라이선스는 출처 표시를 조건으로 상업적 사용을 허용하며, MAU 1억 명 또는 월 매출 2,000만 달러를 초과하는 경우 규모에 따른 별도 게이트를 적용하고, 대규모 모델 서비스(MaaS) 사업자에게는 별도 계약을 요구합니다.

Intern-S2-397B의 경제성은 정반대다. 계량기가 전혀 없지만, 자본 지출이 발생한다. 가중치는 188개 샤드에 걸쳐 BF16으로 약 807GB이며 — 이는 상당한 다중 GPU 노드다 — FP8 빌드를 사용하면 차지하는 용량이 약 절반으로 줄어든다. 이미 그 용량을 보유하고 있다면, 다음 과학적 쿼리의 한계 비용은 전기 요금에 가까워지며, 바로 이것이 이 내기다. 소유는 한계 비용 측면에서 전문가 모델을 저렴하게 만든다. 하드웨어를 보유하지 않았다면 "무료" 모델은 파일럿이고, 공식 Intern API가 유일한 사용량 기반 대안이다.

라우팅만 하면 두 플래그십이 하나의 접점을 공유할 수 있습니다. Qwen3.8-Max는 OrcaRouter에서 알리바바의 정가를 0% 마진으로 그대로 적용해 제공됩니다. 따라서 고정 $2 / $6 요금과 향후 가격 인하도 같은 날 여기에 적용됩니다. Intern-S2-397B는 라우팅되지 않습니다. 완전히 새로운 체크포인트이며, 여기에 접근하는 경로는 벤더 자체 API 또는 자체 호스팅 배포입니다. 범용이면서 동영상 지원이 가능하고 롱 컨텍스트를 다루는 트래픽은 이미 보유한 키로 종량제 모델에 보내고, 과학 관련 배치 작업은 직접 운영하는 모델에 유지하세요. 어느 한쪽 엔드포인트가 비정상일 때는 자동 장애 조치가 처리해 주도록 하세요. 이 경계는 두 번째 통합이 아니라 라우팅 규칙입니다.

평결

일반 추론과 영상 지원 프로덕션 작업에는 Qwen3.8-Max를 선택하세요. 100만 토큰에 걸친 정액 요금이 경쟁사가 청구하는 어떤 요금보다 낫고, 독립적인 스코어보드가 이 모델 위에 구축할 위험을 줄여주는 상황이기 때문입니다. 이 모델의 가중치는 대부분의 팀이 이미 그 안에 들어와 있는 라이선스 아래에서 의미가 있을 만큼 충분히 개방되어 있으며, $2 / $6 요금 미터는 최전선 플래그십 가운데 이 판에서 가장 공격적인 가격입니다.

과학 워크로드—도표가 빼곡한 논문, 분자 다이어그램, 시계열 신호—에는 Intern-S2-397B를 선택하세요. 여기서 입력은 범용 모델이 결코 튜닝된 적 없는 방식으로 멀티모달이고, 데이터 레지던시나 독점 결과에 대한 파인튜닝이 Apache-2.0을 결정적 속성으로 만드는 경우입니다. 하드웨어 예산을 세우고, 직접 평가를 실행하며, 독립적인 심판이 나타날 때까지 그 수치를 주장으로 취급하세요.

솔직히 요약하자면, 이 두 플래그십은 사실상 서로 대체재가 아닙니다. 하나는 일반 능력도 상당히 갖춘, 자체 보유한 과학용 도구이고, 다른 하나는 정액 요금제를 쓰며 과학에는 어느 정도 관심만 있는, 임대형이자 독립적으로 평가된 범용 모델입니다. 둘 다 필요한 팀이라면 이 경계를 라우팅 결정으로 다뤄야 하며, 어느 쪽 벤더의 슬라이드에 있는 어떤 숫자든 믿기 전에 Intern-S2-397B에 대해 자체 평가를 다시 실행해야 합니다.