알리바바가 만든 초강력 오픈소스 AI 코딩 모델, Qwen3-Coder를 소개합니다. | 오픈소스 AI | 코딩 특화 모델 |

안녕하세요,
중국 기업 알리바바 클라우드에서 최근 매우 인상적인 코딩 특화 AI 모델을 공개하였습니다. 해당 모델은 오픈소스임에도 불구하고 챗봇 아레나(Chatbot Arena)에서 4위를 차지하며, 상위권 모델들과 어깨를 나란히 했습니다.

이번 글에서는 알리바바가 공개한 AI 모델, Qwen3-Coder 모델의 구조와 주요 특징을 살펴보고, 글로벌 주요 모델들과의 벤치마크 결과를 통해 이 모델이 어느 수준의 성능을 보이는지 함께 알아보겠습니다.

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Qwen3-Coder 모델이란

2025년 7월 22일, 알리바바 클라우드가 공개한 Qwen3-Coder 모델은 개발자 에이전트, 멀티턴 프로그래밍 워크플로, 소프트웨어 자동화 등 실제 개발 환경에 특화된 AI 코딩 에이전트입니다. 이 모델은 강력한 코드 생성 능력과 에이전트 기반의 추론 구조를 갖추고 있으며, Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 대규모 파라미터를 효율적으로 활용하고 다양한 언어와 도구를 지원합니다. 특히, 복잡한 작업 흐름을 다단계로 분해하고 지속적으로 개선할 수 있어 실전 소프트웨어 프로젝트에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대됩니다.

 

• Qwen3-Coder 허깅페이스 : https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-687fc861e53c939e52d52d10

Qwen3-Coder - a Qwen Collection

 

현재 허깅페이스에 공개된 Qwen3-Coder 모델은 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 버전과 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8 버전 두 가지로 공개되었고, 두 모델은 대략 600GB 정도입니다.

 

[모델 정보 요약]

항목	내용
모델명	Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
파라미터 수	전체 파라미터 480B (4800억), 활성 파라미터 35B (350억)
개발사	알리바바 클라우드 (Alibaba Cloud)
출시일	2025년 7월 22일
Expert 수	총 160개
활성 Expert 수	8개
컨텍스트 길이	기본 256K, YaRN 확장 시 최대 1M
학습 방식	코드 특화 사전학습 + 실행 기반 RL + 에이전트형 장기 강화학습 적용
특징	멀티턴 상호작용, 고정밀 코드 생성, 350개 이상 언어 지원, 도구 호환 우수
라이선스	Apache 2.0 (상업적 사용 가능)

 

 

주요 특징

• 효율적인 파라미터 활용 구조 : Mixture-of-Experts(MoE) 기반으로 설계되어 전체 4,800억(480B) 파라미터 중 질의당 350억(35B) 파라미터만 활성화됩니다. 덕분에 초대형 모델임에도 효율적인 추론 비용과 메모리 사용이 가능합니다.
• 초장문 문맥 처리 능력 : 기본적으로 256,000토큰(256K)을 지원하며, YaRN 확장 기법을 적용할 경우 최대 1,000,000토큰(1M)까지 문맥을 처리할 수 있습니다. 이는 수천에서 수만 줄에 이르는 대규모 코드베이스 분석 및 생성에 매우 효과적입니다.
• 멀티턴 상호작용 지원 : 단순한 프롬프트-응답 방식을 넘어, 반복적인 피드백을 수용하고 수정하는 멀티턴 대화 구조를 지원합니다. 이를 통해 복잡한 개발 워크플로와 장기적인 코드 개선 작업에도 뛰어난 성능을 발휘합니다.
• 최상위권 수준의 벤치마크 성능 : SWE-Bench Verified 평가에서 최대 69.6%의 정확도를 기록하며 Claude Sonnet-4와 비견될 만한 성능을 보여줍니다. 일부 항목에서는 GPT-4.1이나 Gemini 2.5 Pro 등 상위권 모델을 능가하는 결과도 확인되었습니다.
• 오픈소스 도구와의 높은 호환성 : Qwen Code, Claude Code 등 다양한 오픈소스 코드 툴과의 뛰어난 호환성을 자랑하며, 소프트웨어 개발, 브라우저 자동화, 테스트 생성 등 여러 작업 흐름에 쉽게 통합될 수 있습니다.

 

 

모델 성능

2025년 7월 29일 기준, Qwen3-Coder는 웹 개발 특화 AI 모델을 비교하는 WebDev Arena (Chatbot Arena)에서 매우 높은 성능을 기록하였습니다. Qwen3-Coder는 총점 1368점으로 Google의 Gemini‑2.5‑Pro, DeepSeek-R1, Claude Opus 4와 함께 공동 1위에 올라 있으며, Claude Sonnet-4, GPT-4 기반 모델들보다도 더 높은 사용자 평가를 획득하였습니다.

 

이 평가는 수많은 실제 사용자의 선택으로 결정되는 상대 평가 방식이며, 단순한 벤치마크 수치가 아닌 실제 코딩 작업에서 모델이 얼마나 유용했는지를 반영하는 지표입니다. Qwen3-Coder는 특히 HTML, CSS, JavaScript 기반의 웹 개발 업무에서 뛰어난 문제 해결 능력을 보여주며, 오픈소스 모델 중 유일하게 최상위권에 포진되어 있다는 점에서도 주목받고 있습니다.

 

출처: Chatbot Arena (클릭시 페이지 이동)

 

 

라이선스

Qwen3‑235B‑A22B‑Thinking 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되어, 누구나 자유롭게 다운로드, 수정, 자체 호스팅(self-hosting), 상업적 이용이 가능합니다. 허깅페이스, ModelScope, Qwen API 등을 통해 손쉽게 접근할 수 있으며, 사용자와 기업은 별도 제약 없이 모델을 fine-tuning하거나 서비스에 통합하여 활용할 수 있습니다. 이는 상업적 활용 측면에서도 매우 유연하고 실용적인 라이선스 체계에 해당합니다.

 

 

Qwen3-Coder 사용하기

Qwen3-Coder 모델은 현재 누구나 무료로 사용할 수 있습니다. 오픈소스로 공개되어 있어 로컬 환경에 직접 설치해 활용할 수 있으며, 별도의 환경 설정 없이도 웹 기반 플랫폼에서 바로 실행해볼 수 있는 접근성 높은 서비스도 제공되고 있습니다.

 

아래 플랫폼에서는 Qwen3-Coder의 코드 생성 능력을 실제로 체험할 수 있습니다.

• 🔗 허깅페이스 스페이스 : https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Coder-WebDev
• 🔗 QWEN 공식 플랫폼 : https://chat.qwen.ai/

 

 

Qwen3-Coder 활용 팁 및 주의사항

Qwen3-Coder를 보다 효과적으로 활용하기 위해 아래의 팁과 유의사항을 참고하시기 바랍니다.

• 구체적인 프롬프트 작성: 원하는 코드의 언어, 기능, 예상 출력 형식 등을 구체적으로 명시할수록 더 정확하고 유용한 코드를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "Python으로 웹 스크래핑 코드 작성해 줘"보다는 "Python BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 특정 URL의 모든 <a> 태그를 추출하는 코드 작성해 줘"와 같이 상세하게 요청하는 것이 좋습니다.
• 반복적인 피드백: 처음부터 완벽한 코드를 기대하기보다는, 생성된 코드를 바탕으로 추가적인 요청이나 수정 사항을 전달하며 점진적으로 개선해 나가는 것이 효과적입니다. Qwen3-Coder는 멀티턴 대화 능력이 뛰어나므로, 대화를 통해 코드를 정교화할 수 있습니다.
• 생성된 코드 검증: AI가 생성한 코드는 완벽하지 않을 수 있습니다. 따라서 반드시 직접 코드를 실행하고 테스트하여 예상대로 작동하는지 확인해야 합니다. 필요한 경우 보안 취약점이나 성능 문제가 없는지 검토하는 것도 중요합니다.
• 오픈소스 커뮤니티 활용: Qwen3-Coder는 오픈소스 모델이므로, 공식 문서나 허깅페이스 커뮤니티, GitHub 등에서 다른 사용자들의 활용 사례나 팁, 발생 가능한 문제에 대한 해결책을 찾아볼 수 있습니다.

 

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Qwen3-Coder는 개발 생산성을 크게 향상시키고, 코딩 학습의 장벽을 낮추는 데 기여할 잠재력을 가지고 있습니다. 초보 개발자에게는 훌륭한 학습 도구가 될 수 있으며, 숙련된 개발자에게는 반복적인 작업이나 초기 프로토타이핑 시간을 단축시켜 주는 강력한 조력자가 될 것입니다. 앞으로 Qwen3-Coder와 같은 AI 코딩 모델들이 개발 프로세스에 어떻게 더욱 깊이 통합되고, 어떤 혁신을 가져올지 기대됩니다.

 

지금 바로 위에 제시된 플랫폼에서 Qwen3-Coder의 놀라운 능력을 직접 경험해 보세요!

 

감사합니다. 😊