Qwen3-Next-80B-A3B vs Qwen3-235B-A22B-2507: 왜 소형 모델이 더 뛰어날까?

여러 벤치마크에서 Qwen3-Next-80B-A3B Instruct는 훨씬 적은 파라미터를 가지고 있음에도 불구하고 Qwen3-235B-A22B Instruct와 거의 동등한 성능을 보입니다. 이 놀라운 균형은 자연스럽게 “어떻게 소형 모델이 대형 모델과 대등한 성적을 낼 수 있는가?” 라는 질문을 던지게 합니다. 그 답은 바로 두 모델의 아키텍처 혁신에 있으며, 이 글에서 그 이유를 자세히 설명해드리겠습니다.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：아키텍처의 주요 차이점

여러 주요 벤치마크에서 Qwen3-Next-80B-A3B Instruct는 Qwen3-235B-A22B Instruct와 동등한 성능을 보이며, AIME25, LiveBench, LiveCodeBench에서 거의 동일한 결과를 나타냅니다. 이러한 성능 덕분에 자연스럽게 두 모델의 아키텍처 차이에 초점이 맞춰지게 되었습니다.

Hugging Face 출처

Model	Total Parameters	Active Parameters	Layers	Experts	Activated Experts	Attention Type	Context Length	Mode	Key Focus
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	80B	3B	48	64	2	Hybrid (DeltaNet + Gated)	Standard (up to 256K)	Instruct	Lightweight reasoning, everyday Q&A
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking	80B	3B	48	64	2	Hybrid (DeltaNet + Gated)	Standard (up to 256K)	Thinking	Strong reasoning, multi-step problem solving
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235B	22B	94	128	8	Hybrid (DeltaNet + Gated)	262K native, up to 1M	Instruct	Large-scale capacity, stronger long-context handling
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507	235B	22B	94	128	8	Hybrid (DeltaNet + Gated)	262K native, up to 1M	Thinking	Massive scale with enhanced reasoning ability

Qwen3-Next-80B-A3B vs Qwen3-235B: 왜 소형 모델이 대등한 성능을 낼 수 있을까?

Qwen3-Next-80B-A3B는 Qwen3-Next 시리즈의 첫 번째 모델로, 긴 컨텍스트 효율성과 처리량을 극대화하는 아키텍처 혁신으로 두각을 나타냅니다.

이 모델은 하이브리드 어텐션(Hybrid Attention) 을 도입했는데, 게이트드 델타넷(Gated DeltaNet)과 게이트드 어텐션(Gated Attention)을 결합해 표준 어텐션을 대체함으로써 초장 시퀀스 길이에서도 효율적인 컨텍스트 모델링을 가능하게 합니다.

고스파서시티 전문가 혼합(High-Sparsity Mixture-of-Experts, MoE) 설계는 활성화 비율을 획기적으로 낮춰 토큰당 FLOPs를 줄이면서도 모델의 용량을 유지합니다.

견고성을 확보하기 위해 이 모델은 제로 센터링(Zero-centered) 및 가중치 감쇠(weight-decayed) 레이어 정규화와 같은 안정성 최적화(Stability Optimizations) 기능을 통합했습니다.

마지막으로 멀티 토큰 예측(Multi-Token Prediction, MTP) 은 사전 학습 효율성을 높이고 추론 속도를 가속화합니다. 이러한 개선 사항들이 합쳐져 Qwen3-Next-80B-A3B는 대규모 장문 컨텍스트 워크로드를 효율성과 안정성 모두로 처리하는 데 최적화된 모델이 되었습니다.

Hugging Face 출처

더 많은 컨텍스트를 처리하고 유지하는 능력은 모델의 여러 핵심 기능을 직접적으로 강화합니다:

• 장문 문서 이해 전체 책, 연구 논문, 긴 대본을 한 번에 처리할 수 있어 청크 단위로 나눌 때 발생하는 정보 손실을 방지합니다.
• 교차 구간 추론 더 긴 컨텍스트 창을 통해 텍스트의 멀리 떨어진 부분 간의 연결을 가능하게 해 논리적 일관성을 높입니다.
• 복잡한 작업 처리 법률 분석, 과학 연구, 다중 턴 대화와 같은 애플리케이션은 수많은 토큰에 걸친 세부 정보를 유지해 정확한 추론을 할 수 있게 됩니다.
• 환각/정보 드리프트 감소 전체 입력을 항상 접근 가능하게 유지하면 초기의 제약 조건을 잊거나 누락된 세부 정보를 지어내는 위험을 줄입니다.
• 실제 애플리케이션 확장성 긴 대화 기록을 가진 챗봇, 수천 개의 컨텍스트 토큰을 사용하는 검색 증강 생성(RAG), 멀티모달 파이프라인 등 엔터프라이즈 시나리오는 안정적인 초장 시퀀스 처리 능력으로 직접적인 이점을 얻습니다.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-Next-80B-A3B：성능 비교

Category	Benchmark	80B-A3B-Instruct	80B-A3B-Thinking	235B-A22B-Thinking	Highest Model
Knowledge	MMLU-Pro	80.6	82.7	84.4	235B-Thinking
	MMLU-Redux	90.9	92.5	93.8	235B-Thinking
	GPQA	72.9	77.2	81.1	235B-Thinking
	SuperGPQA	58.8	60.8	64.9	235B-Thinking
Reasoning	AIME25	69.5	87.8	92.3	235B-Thinking
	HMMT25	54.1	73.9	83.9	235B-Thinking
	LiveBench (Nov 2024)	75.8	76.6	78.4	235B-Thinking
Coding	LiveCodeBench v6	56.6	68.7	74.1	235B-Thinking
	MultiPL-E / CFEval*	87.8	2071 (CFEval)	2134 (CFEval)	235B-Thinking
	OJBench / Aider-Polyglot*	49.8 (Aider)	29.7 (OJBench)	32.5 (OJBench)	235B-Thinking
Alignment	IFEval	87.6	88.9	88.9 (tie)	80B-Thinking / 235B-Thinking
	Arena-Hard v2	82.7	62.3	79.7	80B-Instruct
	WritingBench	87.3	84.6	88.3	235B-Thinking
Agent	BFCL-v3	70.3	72.0	72.4	235B-Thinking
	TAU1-Retail	60.9	69.6	67.8	80B-Thinking
	TAU1-Airline	44.0	49.0	46.0	80B-Instruct
	TAU2-Retail	57.3	67.8	71.9	235B-Thinking
	TAU2-Airline	45.5	60.5	58.0	80B-Thinking
	TAU2-Telecom	13.2	43.9	45.6	235B-Thinking
Multilingual	MultiIF	75.8	77.8	80.6	235B-Thinking
	MMLU-ProX	76.7	78.7	81.0	235B-Thinking
	INCLUDE	78.9	78.9	81.0	235B-Thinking
	PolyMATH	45.9	56.3	60.1	235B-Thinking

235B 모델인 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507과 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507은 특히 전문 지식, 코딩, 고급 추론 분야에서 가장 높은 절대 성능을 제공합니다.

80B 모델은 자체 규모보다 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다:

• Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking은 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507에 근접한 추론 능력을 제공해 효율성과 비용이 중요한 경우 이상적인 선택입니다.
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct은 지식과 코딩 분야에서 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507과 경쟁하며, Arena-Hard v2와 같은 정렬 벤치마크에서는 실제로 이를 능가합니다.

핵심 요약: Qwen3-Next-80B-A3B는 성능을 크게 희생하지 않으면서 효율성을 목표로 설계되었습니다. 하이브리드 어텐션, 희소 MoE, 안정성 최적화와 같은 아키텍처 혁신을 통해 소형 모델이 많은 실제 작업에서 235B급 모델과 대등한 성능을 낼 수 있게 합니다.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：추론 속도 비교

Artificial Analysis 출처

80B-Instruct = 속도 + 낮은 지연 시간의 최적 균형

235B 모델은 더 큰 규모와 무거운 추론 과정으로 인해 특히 Thinking 모드에서 훨씬 느립니다.

**Thinking 모델(80B와 235B 모두)**는 명시적인 추론 단계로 인해 Instruct 모델보다 지연 시간과 종단 간 처리 시간이 훨씬 높습니다.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：텍스트 생성에 더 적합한 모델은?

소설 창작 / 픽션

• 요구 사항: 풍부한 캐릭터 디테일, 긴 스토리 아크, 몰입감 있는 스타일, 일관성.
• 235B: 더 강력한 창의적 디테일, 더 일관된 톤앤매너, 은유와 복잡한 표현에 더 능합니다.
• 80B: 긴 컨텍스트 창으로 스토리라인을 더 낮은 비용으로 유지할 수 있습니다; 반복 작업이 빠르며, 많은 독자에게 충분한 일관성을 제공합니다.

학술 논문 / 기술 문서 작성

• 요구 사항: 정확성, 구조, 인용, 전문 용어, 논리적 흐름.
• 235B: 더 깊은 도메인 지식, 세부 정보의 높은 정확성, 더 강력한 추론 능력.
• 80B: 리뷰와 표준 실험에는 대체로 충분하지만, 세분화된 분야에서는 작은 오류가 발생할 위험이 더 높습니다.

대화 / 채팅 스토리

• 요구 사항: 턴 간 일관성, 기억력, 페르소나 준수, 속도.
• 235B: 세부 정보 기억과 엄격한 페르소나 지시 준수에 약간 더 능합니다.
• 80B: 더 낮은 지연 시간으로 빠른 답변을 제공합니다; 긴 컨텍스트 처리 능력으로 인터랙티브 채팅에 강합니다.

창작 논픽션 / 에세이 / 블로그

• 요구 사항: 사실과 스타일의 균형, 명확한 구조, 설득력.
• 235B: 사실이 풍부하고 복잡한 주장을 펼치는 데 더 능합니다.
• 80B: 스타일과 가독성이 전문적인 정확성보다 중요할 때 충분한 성능을 보이며, 초안 수정이 더 빠릅니다.

시 / 스타일화된 글쓰기

• 요구 사항: 상상력이 풍부한 언어, 리듬, 미묘한 뉘앙스.
• 235B: 희귀 어휘, 창의성, 미묘한 표현에 더 강합니다.
• 80B: 스타일 모방은 잘 하지만, 희귀한 은유의 깊이가 부족할 때가 있습니다.

결론

• 최상위 정확성과 깊이(학술 글쓰기, 중요한 기술 작업, 고급 창작 프로젝트)가 필요한 경우 235B가 더 나은 선택입니다.
• 효율성, 속도, 낮은 비용과 안정적인 품질(특히 스토리나 채팅 기록과 같은 긴 입력을 다룰 때)을 원하는 경우 80B가 대체로 더 현명한 선택입니다.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：챗봇 애플리케이션에 더 적합한 모델은?

챗봇 요구 사항 빠른 답변, 긴 대화 기록 간의 일관성, 지시 준수, 기본적인 추론 능력, 비용 효율성.

235B

• 매우 큰 규모의 대화, 전문 지식, 어려운 추론 작업에 뛰어납니다.
• 단점: 더 높은 지연 시간과 컴퓨팅 비용이 들어가 응답성이 중요한 경우에는 이상적이지 않습니다.

80B

• 더 낮은 지연 시간, 더 빠른 응답 속도.
• 아키텍처 혁신 덕분에 지시 준수와 컨텍스트 처리 능력이 여전히 우수합니다.
• 인터랙티브한 사용자 대상 챗봇에 강력한 선택지입니다.

핵심 요약

• 부드러운 사용자 경험과 빠른 답변을 원하는 경우 대체로 80B가 더 좋습니다.
• 전문적이거나 매우 높은 수준의 요구가 있는 도메인의 경우 235B가 여전히 선호될 수 있습니다.

Qwen3-Next-80B와 Qwen3-235B에 접근하는 방법은?

1. 웹 인터페이스 (초보자에게 가장 쉬운 방법)

지금 Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 체험해보기!

2. API 접근 (개발자용)

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 통해 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.

Qwen3-Next-80B-A3B Instruct는 입력 1M 토큰당 $0.15, 출력 1M 토큰당 $1.5의 비용이 발생하며, 65,536 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.

Qwen3-Next-80B-A3B Thinking도 동일하게 입력 1M 토큰당 $0.15, 출력 1M 토큰당 $1.5의 비용이 발생하며, 65,536 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.

Qwen3-235B-A22B Thinking-2507은 더 비싼 가격으로 입력 1M 토큰당 $0.3, 출력 1M 토큰당 $3의 비용이 발생하며, 131,072 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.

Qwen3-235B-A22B Instruct-2507은 입력 1M 토큰당 $0.15, 출력 1M 토큰당 $0.8의 가격으로, 131,072 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.

1단계: 로그인 후 모델 라이브러리 접근하기

계정에 로그인한 후 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.

2단계: 원하는 모델 선택하기

사용 가능한 모델 목록을 둘러보고 자신의 필요에 맞는 모델을 선택하세요.

3단계: 무료 체험 시작하기

선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.

4단계: API 키 발급받기

API 인증을 위해 새로운 API 키를 발급해드립니다. “설정“ 페이지에 접속하면 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

5단계: API 설치하기

자신이 사용하는 프로그래밍 언어에 맞는 패키지 매니저를 사용해 API를 설치하세요.

설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 임포트하세요. API 키로 API를 초기화하면 Novita AI LLM과 상호작용을 시작할 수 있습니다. 아래는 파이썬 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.

#Chat API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

#Completion API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.completions.create(
    model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    prompt="The following is a conversation with an AI assistant.",
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].text)

3. 통합 연동

Trae, Claude Code, Qwen Code 등의 CLI 사용

로컬 환경이나 IDE에서 AI 코딩 지원을 위해 Novita AI의 최고 모델(Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1 등)을 사용하려면 과정이 간단합니다: API 키를 발급받고, 도구를 설치한 후 환경 변수를 설정하고 코딩을 시작하세요.

자세한 설정 명령어와 예시는 공식 튜토리얼을 확인하세요:

• Trae: IDE에서 AI 모델에 접근하는 단계별 가이드
• Claude Code: Windows, Mac, Linux에서 Claude Code로 Kimi-K2 사용하는 방법
• Qwen Code: Qwen Code에서 OpenAI 호환 API 사용하는 방법 (60초 설정!)

OpenAI Agents SDK를 활용한 멀티 에이전트 워크플로우 구축

Novita AI를 OpenAI Agents SDK와 통합해 고급 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다:

• 플러그 앤 플레이: 모든 OpenAI Agents 워크플로우에서 Novita AI의 LLM을 사용할 수 있습니다.
• 핸드오프, 라우팅, 도구 사용 지원: 위임, 분류, 함수 실행이 가능한 에이전트를 설계할 수 있으며, 모두 Novita AI의 모델로 구동됩니다.
• 파이썬 연동: SDK 엔드포인트를 https://api.novita.ai/v3/openai로 설정하고 API 키를 사용하기만 하면 됩니다.

타사 플랫폼에서 API 연동하기

OpenAI 호환 API: OpenAI API 표준을 준수하는 Cline 및 Cursor 등의 도구와 번거로운 마이그레이션 및 연동을 즐기세요.

Hugging Face: Novita AI 엔드포인트를 통해 Spaces, 파이프라인, Transformers 라이브러리에서 Modeis를 사용할 수 있습니다.

에이전트 및 오케스트레이션 프레임워크: 공식 커넥터와 단계별 연동 가이드를 통해 Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify 및 Langflow 등의 파트너 플랫폼과 Novita AI를 쉽게 연동할 수 있습니다.

Qwen3-Next-80B-A3B는 아키텍처가 raw 규모만큼이나 중요하다는 것을 증명합니다. 하이브리드 어텐션과 희소 MoE와 같은 혁신을 통해 많은 벤치마크에서 235B급 모델과 대등한 성능을 제공하면서도 더 빠른 추론, 더 낮은 지연 시간, 더 높은 효율성을 제공합니다. 비용, 속도, 품질의 균형을 고려하는 조직에게 80B 모델은 잘 설계된 소형 모델이 대형 모델과 대등한 성능을 낼 수 있다는 것을 보여주는 강력한 대안입니다.

자주 묻는 질문

어떻게 80B 모델이 어려운 벤치마크에서 235B 모델과 경쟁할 수 있나요? 80B 모델은 하이브리드 어텐션과 희소 MoE를 사용해 컴퓨팅 비용을 줄이면서도 모델 용량을 유지해, AIME25, LiveBench, LiveCodeBench와 같은 작업에서 235B 모델과 동등하거나 그를 능가하는 성능을 낼 수 있습니다.

장문 문서나 채팅 기록에는 어떤 모델이 더 적합한가요? 235B 모델은 기본적으로 262K~1M 토큰의 컨텍스트를 지원하지만, 80B 모델도 최대 256K 토큰을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 대부분의 실제 애플리케이션에서 80B 모델은 더 빠른 속도와 낮은 비용으로 충분한 용량을 제공합니다.

80B 모델이 인간의 선호도에 더 잘 부합하나요? 네, Arena-Hard v2에서 Qwen3-Next-80B-A3B Instruct는 실제로 235B 모델을 능가하며, 더 작은 규모에도 불구하고 더 강한 정렬 성능을 보여줍니다.

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 통해 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼으로, 구축 및 확장을 위한 합리적인 가격의 신뢰할 수 있는 GPU 클라우드도 제공합니다.

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