GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: Chat 또는 Code?

올바른 대규모 언어 모델(LLM)을 선택하는 것은 **추론 깊이 **, ** 속도 **, ** 하드웨어 비용 , ** 통합 요구 사항 간의 균형을 맞추는 일입니다.
이 글에서는 현재 가장 강력한 오픈소스 모델 중 두 가지인 GPT‑OSS‑120B 와 Qwen‑3 235B (Thinking 2507) 를 비교합니다.
아키텍처, 성능, 리소스 요구 사항, 코딩 능력, 실제 사용 사례에서 어떻게 다른지 배워 **저지연 챗봇 ** 부터 고정확도 Code 시스템 까지 어떤 모델이 자신의 애플리케이션에 가장 적합한지 결정할 수 있습니다.

GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: 아키텍처

아키텍처 세부 사항

기능	GPT-OSS-120B	Qwen3-235B-Thinking-2507
총 파라미터	117B	235B
토큰당 활성화 파라미터	5.1B	22B
활성화 비율	4.36%	9.36%
Transformer 레이어	36	94
MoE 전문가	128	128
토큰당 활성화된 전문가	4	8
어텐션 메커니즘	밀집 + 지역적으로 띠 형태의 희소 어텐션(GQA) 교차	명시적으로 언급되지 않음 (표준 + 최적화로 추정)
양자화	MXFP4 (4비트)	명시되지 않음
기본 컨텍스트 길이	128K	32K
확장 컨텍스트 길이	명시되지 않음 (기본이 128K)	262K+ (YaRN 등 사용)

성능 벤치마크

Qwen3-235B-Thinking-2507 은 **코딩 작업 ** 과 **긴 컨텍스트 추론 ** 에서 뛰어나며, 일부 추론 벤치마크에서 약간 우위를 보입니다. GPT-OSS-120B 는 **명령 수행 **, ** 경쟁 수학 , 그리고 하나의 추론 중심 벤치마크에서 더 나은 성능을 보입니다. 두 모델 모두 ** 과학적 추론에서 경쟁력이 있습니다 (거의 동률).

GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: 리소스 요구 사항

GPU 요구 사항

모델	양자화	필요 VRAM	GPU 요구 사항*
Qwen3-235B-Thinking-2507	FP16	611.09 GB	8 × 80 GB H100/A100
	FP8	606.67 GB	8 × 80 GB H100/A100
	INT8	606.67 GB	8 × 80 GB H100/A100
	INT4	604.45 GB	8 × 80 GB H100/A100
GPT-OSS-120B	FP16	246.34 GB	4 × 80 GB H100/A100
	Q8	124.03 GB	2 × 80 GB H100/A100
	Q4	62.87 GB	1 × 80 GB H100/A100

GPT OSS 120B는 MXFP4 양자화를 사용하여 단일 80 GB GPU(예: NVIDIA H100 또는 A100)에서 실행할 수 있습니다.

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API 액세스

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.

모델	컨텍스트 길이	입력 가격	출력 가격
Qwen3-235B-Thinking-2507	131072 컨텍스트	$0.3 / 1M	$3.0 / 1M
GPT-OSS-120B	131072 컨텍스트	$0.1 / 1M	$0.5 / 1M

GPT-OSS-120B vs Qwen-3 235B Thinking 2507: 주요 차이점

기능 차이점

기능	GPT-OSS-120B	Qwen3-235B (Thinking 2507)
조정 가능한 추론 깊이	✅ 예 (낮음/중간/높음 옵션)	❌ 아니오 (고정된 최대 추론)
항상 Chain-of-Thought(CoT) 출력	❌ 아니오 (기본적으로 숨김)	✅ 예 ( thinking 태그)
개발자가 접근 가능한 숨겨진 추론	✅ 예	❌ 아니오
사고/빠른 모드 전환	✅ 예 (빠른 모드 사용 가능)	❌ 아니오 (사고 모드만)
도구 사용 기능	✅ 지원	✅ 지원
공개 안전성 평가 결과	✅ 예 (적대적 안전 테스트)	❌ 제한적으로 언급
Apache 2.0 오픈소스 라이선스	✅ 예	✅ 예

애플리케이션 차이점

다음이 필요하다면…	GPT-OSS-120B 선택	Qwen-3 235B (Thinking 2507) 선택
제한된 하드웨어에서 실행	✅ MoE + MXFP4 압축 덕분에 단일 80 GB GPU 가능(예: 1× NVIDIA H100); 16 GB VRAM 엣지 장치용 20B 변형도 있음	❌ 전체 성능을 위해 다중 GPU 서버 필요(예: 4×40 GB 또는 8×80 GB GPU)
더 낮은 지연 시간 및 추론 비용	✅ 속도와 효율성을 위해 최적화됨	❌ 더 높은 지연 시간 및 계산 비용
최대 추론 깊이(항상 켜짐)	❌ 추론 깊이 조정 가능(낮음/중간/높음)	✅ 항상 최대 추론 깊이로 실행되며 thinking 추적이 표시됨
연구 수준 추론(수학 증명, 복잡한 코드, 과학적 다단계)에 최적	❌ 고품질이지만 균형에 맞춰 조정됨	✅ 수학, 코딩 대회, 구조화된 논리에서 최고 수준의 오픈 모델 성능
범용 챗봇/프로덕션 AI 어시스턴트	✅ 강력한 명령 수행, 도구 사용, 저지연 배포	❌ 가능하지만 더 무겁고 느림
기존 OpenAI API/도구와 통합	✅ OpenAI 도구, Harmony 채팅 형식과 API 호환	❌ Qwen 특화 채팅 템플릿 및 도구 사용 (SGLang, Qwen-Agent)
다국어 상호 작용	⚠️ 주로 영어에 최적화됨	✅ 강력한 다국어 기능

GPT OSS 120B vs Qwen 3 235B Thinking 2507: 코드 생성

측면	GPT-OSS-120B	Qwen3-235B (Thinking 2507)
함수 호출 (OpenAI API 사양)	✅ 기본 지원 — OpenAI 스키마에 따라 정확히 function_call / tool_calls JSON을 출력하도록 훈련됨; 즉시 안정적.	❌ 기본 지원 없음 — 프롬프트 엔지니어링을 통해 모방 가능하지만, 안정성을 위해 외부 파싱/검증 필요.
도구 통합	✅ API를 통해 OpenAI 생태계(파이썬 인터프리터, 웹 검색, 코드 실행)와 직접 호환.	⚠️ Qwen-Agent / SGLang을 도구 통합에 사용; 다른 스키마로 OpenAI 형식에서 마이그레이션 시 적응 필요.
코드 출력 길이 및 스타일	기본적으로 간결함; 속도/효율성을 우선시할 때 부분적인 솔루션을 생성할 수 있음 (조정 가능한 추론 깊이).	기본적으로 더 길고 완전하며 컴파일 가능한 함수를 생성하며, 더 많은 예외 처리와 주석 포함.
코드 생성에서의 추론	조정 가능한 추론 깊이(낮음/중간/높음); 더 빠른 코드 출력을 위해 장황한 추론 생략 가능.	코드 앞에 thinking 태그 안에 항상 전체 추론 추적을 출력하며, 더 자세한 설명이 포함됨.

GPT OSS 120B vs Qwen 3 235B Thinking 2507: 고정확도, 저지연 챗봇

작업에 맞는 추론 수준을 세 단계에서 조정할 수 있습니다:

• 낮음: 일반 대화에 대한 빠른 응답.
• 중간: 속도와 세부 사항의 균형.
• 높음: 깊고 상세한 분석.

추론 수준은 시스템 프롬프트에서 설정할 수 있습니다. 예: "Reasoning: high".

비용 효율적이고 빠른 API를 통해 GPT OSS 120B 및 Qwen3 235B Thinking 2507에 액세스하는 방법

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 액세스

계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭합니다.

지금 GPT OSS 사용해보기!

2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택합니다.

3단계: 무료 체험 시작

선택한 모델의 기능을 살펴보려면 무료 체험을 시작하세요.

4단계: API 키 받기

API 인증을 위해 새 API 키를 제공합니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

5단계: API 설치

프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치합니다.

설치 후 필요한 라이브러리를 개발 환경으로 가져옵니다. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작합니다. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예제입니다.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "openai/gpt-oss-120b"
stream = True # 또는 False
max_tokens = 65536
system_content = ""도움이 되는 비서 역할을 해주세요""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "안녕하세요!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

• GPT‑OSS‑120B 는 **유연성, 속도, 더 쉬운 배포 ** 가 필요한 개발자 에게 적합합니다.
  • 단일 80 GB GPU (또는 엣지 장치용 더 작은 20B 변형)에서 실행 가능.
  • 조정 가능한 추론 깊이(low / medium / high)로 쿼리별 속도와 정확성 간의 균형 조정.
  • OpenAI API 함수 호출 및 도구 통합을 기본 지원.
  • **프로덕션 어시스턴트 **, ** 대화형 앱 , ** 비용 민감형 배포에 이상적.
• Qwen‑3 235B (Thinking 2507) 는 매번 최대 추론 정확성 을 위해 설계되었습니다.
  • 항상 thinking 추적과 함께 높은 추론 모드로 작동.
  • **복잡한 코딩 **, ** 수학 증명 , ** 긴 컨텍스트 추론에서 탁월.
  • 다국어 및 연구 수준 작업에서 강력하지만 멀티 GPU 설정 이 필요하고 더 느린 응답을 감수해야 함.
  • 정확성이 속도보다 중요한 전문가 어드바이저 에 가장 적합.

결론:
**속도와 효율성 ** 이 우선이라면 → GPT‑OSS‑120B 를 선택하세요.
**복잡한 추론의 정확성 ** 이 양보할 수 없다면 → Qwen‑3 235B (Thinking 2507) 를 선택하세요.

자주 묻는 질문

Qwen‑3 235B가 OpenAI의 함수 호출 API를 사용할 수 있나요?

기본적으로는 불가능합니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 형식을 모방할 수 있지만, 안정적인 결과를 위해서는 외부 파싱 및 검증이 필요합니다. GPT‑OSS‑120B는 즉시 지원합니다.

어느 모델이 더 적은 하드웨어를 필요로 하나요?

GPT‑OSS‑120B입니다. MXFP4 양자화 덕분에 단일 80 GB GPU에서 실행할 수 있습니다. Qwen‑3 235B는 전체 성능을 위해 최소 4–8개의 GPU가 필요합니다.

실시간 채팅에 더 적합한 모델은 무엇인가요?

GPT‑OSS‑120B입니다. 지연 시간이 낮고 추론 조정이 가능하며 활성 파라미터가 더 작아 응답성이 더 좋습니다.

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.

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