"Qwen 4 Max, Apsara 2026에서 발표"를 위한 히어로 타이틀 카드와 "Alibaba가 확인한 것과 확인하지 않은 것"이라는 부제, "4개 티어 미리보기", "공개된 스펙 0개", "2026년 9월 22일"이라고 적힌 세 개의 알약 배지, 그리고 오른쪽 아래 모서리에 OrcaRouter 로고가 있습니다.
Guides & Insights

Apsara 2026에서 발표된 Qwen 4 Max: Alibaba가 확인한 것과 확인하지 않은 것

작성자

Alistair Wren

게시일

최신 모델 · 20모든 모델 보기
벤치마크: Artificial Analysis · 매일 업데이트
모든 게시물로 돌아가기

항저우의 윈치 컨퍼런스, 즉 압사라 컨퍼런스는 2026년 9월 22일, 아직 출시되지 않은 네 가지 모델을 선보이는 데 활용됐다. 해당 연구소의 LLM 책임자 리우 다이헝은 무대에서 Qwen 4 Max, Qwen 4 Flash, Qwen 4 Plus, Qwen 4 27B를 미리 공개하고, 이 제품군이 차세대 아키텍처로 훈련되고 있다고 설명했으며, 곧 출시될 것이라고만 말했다. 이 글을 쓰는 시점에 이 네 모델 중 어느 것에도 모델 카드가 없고, 공개 가중치도, API 식별자도, 컨텍스트 윈도도, 가격도, 벤치마크 점수도 없다. 오늘 실제로 호출할 수 있는 최신 플래그십은 2026년 8월 3일부터 일반 제공된 Qwen3.8-Max이며, 무대 발표와 호출 가능한 엔드포인트 사이의 그 간극이야말로 이 이야기에서 주의 깊게 읽을 가치가 있는 부분이다.

네 가지 계층, 그리고 각 계층이 무엇을 의미하도록 되어 있는지

알리바바의 Qwen 제품군은 Qwen 3 세대 이후 역량 등급으로 구성되어 왔으며, Qwen 4 발표에서도 이를 대체하기보다 그 구조를 그대로 유지했습니다. 무대에서 공개된 것은 사양서가 아니라 명단이었습니다:

• Qwen 4 Max — 플래그십 등급이며, 알리바바가 다른 모든 프런티어 연구소의 최상위 모델에 맞서 내세우는 모델

• Qwen 4 Flash — 높은 처리량 등급으로, 최고 수준의 추론보다는 지연 시간에 민감하고 대량의 작업을 위해 설계되었습니다

• Qwen 4 Plus — 균형 잡힌 중간 등급으로, 역사적으로 멀티모달 지원 범위가 가장 넓었던 모델

• Qwen 4 27B — 오픈 웨이트 로컬 계층, 호스팅된 API를 전혀 건드리지 않는 사람들이 다운로드하고 파인튜닝하고 양자화하는 바로 그 모델

• 아키텍처 — 새로운 세대라고 설명되며, 훈련 중이라고 설명되는데, 이는 완성된 것과는 다르다

• 주요 워크로드 — 컨퍼런스에서 규정한 바에 따르면, 채팅이 아닌 에이전틱 및 도구 활용 작업

• 가용성 — 없음. 어떤 티어도 출시일, 가격, 컨텍스트 윈도, 모달리티 목록 또는 공개된 점수를 갖고 있지 않습니다.

27B 등급은 벤치마크와는 전혀 무관한 이유로 주목해야 할 등급입니다. 이는 이 제품군에서 역사적으로 오픈 가중치로 출시된 유일한 등급이며, Qwen 3.8 세대는 그것이 얼마나 많은 독립적 작업을 가능하게 하는지 보여주었습니다. 27B 가중치가 공개된 지 며칠 만에 커뮤니티는 MLX 변환, NVFP4 양자화, 검열 없는 파인튜닝을 만들어냈습니다. 발표된 27B는 전체 다운스트림 생태계에 대한 약속이며, 이 로드맵에서 가장 예측 가능한 제공 일정을 가진 부분입니다.

5조에서 10조 개의 매개변수라는 숫자는 Qwen 4의 것이 아니다

컨퍼런스 보도는 한 수치에 대해 엄밀하지 못했다. Qwen 4 뉴스와 함께 돌았던 "5조~10조 파라미터" 목표는 Qwen 4의 사양이 아니다 — 그것은 그 이후 세대, 즉 Qwen 4.5와 Qwen 5 시기를 겨냥한 전망성 발언이다. 알리바바는 Qwen 4 Max에 어떤 파라미터 수도 붙이지 않았으며, 이용 가능한 증거로 볼 때 그런 수치를 기재하는 것은 실수일 것이다.

이것이 중요한 이유는 매개변수 수가 독자들이 기준으로 삼는 숫자이자 널리 퍼지는 숫자이기 때문입니다. 공개된 아키텍처가 없는 모델에 붙은 5T 매개변수 주장은 양방향으로 반증할 수 없습니다. 누구도 이를 확인할 수 없고, 한 번 반복되면 누구도 이를 바로잡을 수 없습니다. 이번 주에 Qwen 4 Max가 수조 개 매개변수 모델로 묘사되는 것을 본다면, 그 숫자는 다른 슬라이드에서 빌려온 것입니다.

솔직히 말할 수 있는 것은, 전임 플래그십이 토큰당 950억 개의 매개변수가 활성화되는 2.4조 매개변수 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델이며, 이는 Qwen3.8-Max의 공식 모델 카드와 그 뒤를 이은 오픈 웨이트 릴리스에서 확인된다는 점이다. Qwen 4 Max가 결국 무엇이 되든, 그것이 넘어서야 할 기준선은 바로 이 수치이며, 이는 로드맵상의 염원이 아니라 공개되어 검증 가능한 숫자다.

A two-column scoreboard titled "Qwen 4 Max vs the model you can call today". Left column Qwen 4 Max: Release date not given, Input price not given, Output price not given, Context window not given, Open weights not given, Benchmarks not given. Right column Qwen3.8-Max: Release date August 3 2026, Input price $2.00 per 1M tokens, Output price $6.00 per 1M tokens, Context window 1M tokens, Open weights published August 12 2026, Benchmarks vendor and independent. Footer reads "Qwen 4 Max status per Alibaba's September 22 2026 conference; Qwen3.8-Max from its published model card.", with the OrcaRouter logo bottom-right.

아키텍처는 소문이 아니다: 그 미리보기는 이미 출시되었다

Qwen 4 발표에서 가장 유용한 점은 아키텍처의 일부가 이미 다른 이름으로 공개되었다는 것입니다. Qwen3.8-Flash-Next는 2026년 8월 말에 오픈소스로 공개되었고, 해당 모델 카드에는 그것이 Qwen 4 아키텍처의 프리뷰라고 분명히 적혀 있습니다. 덕분에 이것은 알리바바 외부의 누구든 Qwen 4 제품군이 어떻게 만들어지는지에 대해 가진 유일한 구체적 증거가 됩니다.

이는 1,250억 개의 주 파라미터에 510억 개의 N-그램 임베딩 파라미터를 더한 희소 모델로, 추론 단계마다 약 60억 개를 활성화합니다. 262,000토큰의 네이티브 컨텍스트를 갖추고 있으며, 카드에 따르면 이는 100만 개를 향해 확장되고, AlibabaQwen3.7-Plus보다 약 90% 더 낮은 비용으로 학습했다고 보고합니다. 카드에는 세 가지 기법이 명시되어 있습니다:

• Qwen 특화 희소 어텐션 기법인 QSA는 저렴한 장문맥 학습 주장의 배후에 있는 메커니즘이다

• 게이티드 잔차 연결, 심층 희소 네트워크를 위한 안정성 척도

• N-gram 임베딩, 밀집하게 계산되지 않고 조회되는 별도의 510억 매개변수 저장소

Qwen 4의 여러 티어가 그 설계를 계승한다면, 흥미로운 귀결은 아키텍처적이라기보다 경제적이다. 대략 학습 비용의 10분의 1로 최전선에 근접한 품질에 도달하도록 설계된 제품군은 공격적으로 가격을 책정할 수 있는 제품군이며, 알리바바의 공격적인 가격 책정은 지난 2년간 오픈 웨이트 모델 경제학에서 가장 신뢰할 수 있는 단일 동력이었다. 이는 사실이 아니라 예측이며, 예측이라고 표시해야 한다. 하지만 이것이 이 로드맵을 외면하기보다 주시해야 하는 이유다.

기다리는 동안 실행할 것

Qwen 4 발표 내용 중 이번 주에 이용 가능한 것을 바꾸는 것은 없으며, 오늘 무언가를 구축하는 사람에게 정직한 답은 Qwen 3.8 세대입니다. Qwen3.8-Max는 2026년 8월 3일부터 백만 입력 토큰당 $2.00, 백만 출력 토큰당 $6.00에 일반 제공되었고, 전체 100만 토큰 컨텍스트에 걸쳐 동일 요금이며 긴 프롬프트 할증이 없습니다. 또한 그 가중치는 2026년 8월 12일 Qwen3.8-2.4T-A95B로 BF16 및 FP8 버전 모두 사용자 정의 Qwen 라이선스 하에 공개되었습니다. 이 모델은 Qwen 4 계층이 비교 기준으로 삼게 될 모델이며, 오늘 프로덕션 트래픽을 처리하고 있습니다.

별도의 계정과 키, 각 연구소별 청구를 관리하지 않고도 출시된 Qwen 세대를 다른 프런티어 모델들과 비교하고 싶다면, OrcaRouter는 Qwen 3.8 패밀리를 제공합니다 — Qwen3.8-Max, Qwen3.8-Flash, Qwen3.8-27B — 를 Claude Opus 5, DeepSeek V4 Pro, Gemini 3.1 Pro Preview, GLM 5.3과 함께 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트에서. 즉 0% 마크업으로 약 200개 모델을 위한 하나의 API라는 뜻이며, 이는 제공업체의 정가가 그대로 전달된다는 의미이므로, 벤더의 가격 인하가 다음 청구 주기가 아니라 같은 날 바로 여러분의 키에 적용됩니다. Qwen 4 등급이 실제로 출시된다면 같은 카탈로그에 나타날 것이며, 현재로서는 그중 어느 것도 없습니다.

A screenshot of the OrcaRouter model page for Qwen3.8 Max (qwen/qwen3.8-max, English UI), showing the on-page nav, the 1M token context badge, the model ID qwen/qwen3.8-max, multi-modality shown as text plus image plus video input with text output, the Vision, Tools, JSON, Reasoning and Thinking capability tags, the listing date 2026-08-03, a p50 time-to-first-token of 3.29s, the code-samples panel with the OpenAI-compatible Python import, the Public benchmarks and Community buzz blocks, and the opening line of the model description calling Qwen3.8-Max Alibaba's newest flagship and highest-capability tier to date.

요점

Qwen 4 Max는 실제 발표이긴 하지만 실제 제품은 아닙니다. 그리고 그 문장의 양쪽 모두가 중요합니다. 라인업은 확정되었습니다: 네 개의 티어, 차세대 아키텍처, 에이전트 중심성, 그리고 플래그십보다 더 많은 사람에게 더 중요할 오픈 웨이트 27B 티어입니다. 구매 결정에 필요한 모든 것 — 가격, 컨텍스트, 모달리티, 가중치, 점수, 날짜 — 이 빠져 있습니다.

이것은 유난히 좋은 기록이 남아 있는 로드맵 신호로 취급하십시오. Qwen3.8-Flash-Next 릴리스가 아키텍처 미리보기를 무료로 제공하고, Qwen3.8-Max가 공개된 가중치와 공개된 가격을 갖춘 현행 기준선을 제공하기 때문입니다. 27B 등급은 그것이 만들어낼 생태계 때문에, Flash 등급은 처리량 경제성 때문에 추적하십시오. 5조~10조 매개변수 수치를 Qwen 4의 사실로 재배포하지 말고, 출시일이 없는 모델을 중심으로 마이그레이션을 계획하지 마십시오 — Qwen3.8-Max를 중심으로 계획하고, 이동할 엔드포인트가 생기면 이동하십시오.

A screenshot of the OrcaRouter model catalogue at www.orcarouter.ai/models (English UI), showing the header reading "199 models, 15 providers, one API key, one bill", the sort and filter rail with Newest selected alongside controls for input modalities and context length, the "How to call any model" panel showing a POST to api.orcarouter.ai/v1/chat/completions with a model and messages JSON body, and the first catalogue cards including openai/gpt-5-mini with a 200 Status badge.

이 글에서 비교한 모델2

이 글에서 자동 인식 · 벤치마크: Artificial Analysis · 매일 업데이트