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최근 AI 모델은 텍스트 중심에서 벗어나 이미지, 음성, 영상까지 함께 처리하는 방향으로 빠르게 확장되고 있습니다. 특히 여러 입력을 단순히 결합하는 수준을 넘어, 하나의 모델에서 통합적으로 이해하고 처리하는 구조가 중요해지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 알리바바의 Qwen 팀은 새로운 옴니모달 AI 모델, Qwen3.5-Omni를 공개했습니다. 이 모델은 다양한 입력을 하나의 시스템으로 처리하면서도, 실시간 상호작용까지 고려한 구조로 설계된 것이 특징입니다.
이번 글에서는 Qwen3.5-Omni 모델의 개념과 주요 특징, 성능, 비용, 그리고 간단한 사용 방법까지 함께 살펴보겠습니다.
Qwen3.5-Omni 모델이란
2026년 3월 30일, 알리바바의 Qwen 팀은 기존 언어 모델에서 한 단계 확장된 옴니모달(Omni-modal) AI 모델, Qwen3.5-Omni를 공개했습니다. 이 모델은 텍스트를 비롯해 이미지, 음성, 영상까지 다양한 입력을 하나의 모델에서 동시에 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 기존 멀티모달 모델이 특정 입력 조합에 초점을 맞췄다면, Qwen3.5-Omni는 서로 다른 형태의 데이터를 하나의 흐름으로 통합해 이해하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 별도의 모델을 조합하지 않고도 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 텍스트뿐 아니라 자연스러운 음성 형태로도 결과를 생성할 수 있습니다. 또한 실시간 상호작용 환경을 고려한 구조를 기반으로, 음성 대화나 영상 분석과 같은 실제 서비스 환경에서도 활용할 수 있도록 설계된 모델입니다.
- Qwen 공식 블로그 : https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5-omni
Qwen
qwen.ai
[모델 정보 요약]
| 항목 | 내용 | ||
| 모델 버전 | Qwen3.5-Omni-Plus | Qwen3.5-Omni-Flash | Qwen3.5-Omni-Light |
| 개발사 | Alibaba (Qwen Team) | Alibaba (Qwen Team) | Alibaba (Qwen Team) |
| 모델 유형 | 최고 성능 (추론 및 분석 중심) | 성능·속도 균형 (실시간 중심) | 최고 효율 (비용 및 경량화 중심) |
| 아키텍처 | Thinker-Talker (MoE 기반) | Thinker-Talker (MoE 기반) | Thinker-Talker (MoE 기반) |
| 컨텍스트 창 | 256K (약 10시간 오디오 처리) | 256K (실시간 스트리밍 최적화) | 256K (경량 데이터 대량 처리) |
| 지원 기능 | 텍스트, 이미지, 음성, 고해상도 영상 | 텍스트, 이미지, 음성, 영상 (실시간 응답) | 텍스트, 이미지, 음성 중심 (비디오 제한적) |
| 주요 특징 | 복잡한 멀티모달 추론, 정교한 캡셔닝 | 시맨틱 인터럽트 (자연스러운 대화 흐름) | 낮은 지연 시간(Low Latency), 대용량 처리 |
| 모델 제공 방식 | API / 고사양 클라우드 인프라 | API / 실시간 서비스 인터페이스 | API / 온디바이스 및 에지 환경 |
주요 특징
Qwen3.5-Omni는 다양한 입력을 하나의 모델에서 통합적으로 처리할 수 있도록 설계된 옴니모달 AI 모델로, 실시간 상호작용과 멀티모달 이해를 동시에 고려한 구조를 갖춘 것이 특징입니다.
- 통합 옴니모달 처리 구조 : Qwen3.5-Omni는 텍스트, 이미지, 음성, 영상까지 다양한 입력을 하나의 모델에서 동시에 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 기존처럼 여러 모델을 조합하는 방식이 아니라, 하나의 시스템에서 모든 입력을 자연스럽게 연결해 이해하는 구조로 구성되었습니다.
- Thinker–Talker 기반 처리 구조 : 입력을 분석하는 역할과 응답을 생성하는 역할을 분리한 구조를 적용하여, 복잡한 요청에는 깊이 있는 추론을 수행하고, 단순한 요청에는 빠른 응답을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 상황에 따라 처리 방식이 유연하게 조정됩니다.
- 실시간 스트리밍 응답 : 음성 입력과 같은 연속적인 데이터를 실시간으로 처리할 수 있도록 설계되어, 입력과 동시에 결과를 생성하는 방식으로 동작합니다. 음성 기반 대화나 인터랙티브 서비스 환경에서 활용하기에 적합한 구조입니다.
- 음성 및 영상 이해 강화 : 음성 인식과 음성 생성, 영상 이해 기능이 함께 통합되어 있으며, 다양한 형태의 데이터를 기반으로 분석과 응답을 수행할 수 있도록 구성되었습니다. 이를 통해 단일 입력을 넘어 복합적인 상황에서도 일관된 처리가 가능합니다.
- 다국어 기반 확장성 : 텍스트뿐 아니라 음성 입력과 출력에서도 다양한 언어를 지원할 수 있도록 설계되어, 글로벌 환경에서의 활용을 고려한 구조를 갖추고 있습니다.
벤치마크 성능
Qwen3.5-Omni는 시청각, 음성, 시각, 텍스트 등 다양한 영역의 주요 벤치마크에서 전반적으로 균형 잡힌 성능을 보입니다. 특히 음성 대화와 다국어 음성 인식, 그리고 시청각 이해와 같은 멀티모달 핵심 영역에서 안정적인 결과를 기록하며, 복합적인 입력 환경에서도 일관된 성능을 유지하는 구조로 설계된 것이 특징입니다. 또한 단일 지표에서의 높은 점수뿐 아니라, 여러 입력이 동시에 주어지는 상황에서도 성능 편차가 크지 않다는 점에서 실제 서비스 환경에서도 활용할 수 있는 수준의 성능을 확인할 수 있습니다.
전체적인 성능 흐름과 모델 간 비교는 아래 표를 통해 확인할 수 있습니다.
| 벤치마크 지표 | Qwen3.5-Omni Plus | Qwen3.5-Omni Flash | Gemini 3.1 Pro |
| DailyOmni (시청각 이해) | 84.6 | 81.8 | 82.7 |
| AVUT (영상 이해) | 85.0 | 81.4 | 85.6 |
| VoiceBench (음성 대화) | 93.1 | 87.8 | 88.9 |
| Fleurs (다국어 음성 인식) | 93.5 | 89.2 | 92.7 |
| RealWorldQA (시각 질의응답) | 84.1 | 77.5 | - |
| OCRBench (문서 인식) | 91.3 | 89.1 | - |
| MMLU-Redux (지식 이해) | 94.2 | 90.0 | - |
| GPQA (과학 문제 해결) | 83.9 | 76.4 | - |
출처: Qwen 공식 블로그
사용 비용
Qwen3.5-Omni는 멀티모달 기능을 포함한 모델임에도 비교적 낮은 비용 구조를 지향하는 것으로 알려져 있습니다. 일부 뉴스 자료에서는 1M 토큰당 약 0.8 RMB(약 $0.11 이하) 수준이 언급된 바 있으나, 이는 공식 가격 문서에 명시된 값이 아니라 참고 수준의 정보로 이해하는 것이 적절합니다.
현재 기준으로는 Qwen3.5-Omni-Plus와 Omni-Flash 각각에 대한 명확한 API 단가가 공식적으로 구분되어 공개된 상태는 아닙니다. 또한 공식 플랫폼에서는 해당 모델이 프리뷰(Preview) 형태로 제공되며, 모델 호출이 일시적으로 무료로 제공되는 경우가 확인됩니다. 다만 이러한 무료 제공은 테스트 또는 초기 공개 단계에 해당할 수 있어, 향후 정식 과금 정책이 적용될 가능성을 함께 고려해야 합니다. 자세한 비용은 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다.
출처: Qwen API Doc
간단한 사용 예시
Qwen3.5-Omni는 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상까지 함께 처리할 수 있는 모델로, 사용 환경에 따라 활용 방식이 달라집니다. 공식 웹 인터페이스를 통해 간단히 체험할 수도 있고, Hugging Face 데모를 활용해 기능을 확인하거나, API를 통해 서비스에 직접 통합하는 방식으로 사용할 수 있습니다.
쉽게 정리하면 “간단히 체험하려면 웹 페이지”, “기능 테스트는 Hugging Face”, “서비스 적용은 API”로 이해할 수 있습니다.
1. 공식 웹 서비스에서 직접 사용 (Omni-Plus 중심)
개발 지식 없이 바로 사용하려면 공식 웹 서비스가 가장 간편한 방법입니다. 브라우저에서 접속 후 모델을 선택하면 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성 입력을 함께 활용할 수 있으며, 일부 환경에서는 음성 응답 기능도 체험할 수 있습니다.
- 특징: 브라우저 기반 멀티모달 인터페이스, 설치 불필요
- 비용: 현재 일부 모델은 프리뷰 단계에서 일시 무료 제공
- 활용: 이미지 분석, 음성 대화, 간단한 멀티모달 테스트
- 경로: https://chat.qwen.ai/
2. Hugging Face 데모에서 사용
Qwen3.5-Omni는 Hugging Face를 통해 데모 형태로도 제공되며, 다양한 입력을 직접 테스트해볼 수 있습니다. 특히 멀티모달 입력을 조합하여 모델의 동작 방식을 확인하거나, 음성 및 영상 처리 기능을 간단히 실험하는 데 적합합니다.
- 특징: 웹 기반 데모 환경, 다양한 입력 테스트 가능
- 비용: 무료 (데모 환경 기준)
- 활용: 멀티모달 입력 테스트, 성능 확인, 간단한 실험
- 경로: Qwen3.5 Omni Realtime Interaction Demo / Qwen3.5 Omni Offline Demo
3. API 연동 (Omni-Plus / Omni-Flash)
웹 서비스나 애플리케이션에 모델을 직접 통합하려면 API를 사용합니다. Qwen3.5-Omni는 텍스트, 이미지, 음성 입력을 하나의 요청으로 처리할 수 있으며, 실시간 처리 및 스트리밍 기반 응답에도 활용할 수 있습니다.
- 특징: REST API 기반 호출, 멀티모달 입력 지원
- 비용: 현재 일부 환경에서 프리뷰 무료 제공 (향후 과금 정책 적용 가능)
- 활용: 음성 AI 서비스, 멀티모달 챗봇, 영상 분석 시스템
- 참고 문서: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-omni
Qwen3.5-Omni는 텍스트 중심의 기존 AI 모델에서 확장되어, 이미지, 음성, 영상까지 하나의 흐름으로 처리할 수 있도록 설계된 통합형 옴니모달 모델입니다. 특히 다양한 입력을 단일 모델에서 처리하는 구조와 실시간 상호작용을 고려한 설계는, AI가 단순한 생성 도구를 넘어 실제 인터페이스로 활용되는 방향성을 보여주는 중요한 변화로 볼 수 있습니다.
멀티모달을 넘어 옴니모달로 확장되는 흐름은 AI 모델이 단일 입력을 처리하는 도구에서, 다양한 정보를 통합적으로 이해하는 시스템으로 변화하고 있음을 보여줍니다. 이러한 변화는 앞으로의 AI 서비스가 어떤 방향으로 발전할지를 이해하는 데 중요한 기준이 될 수 있습니다.
감사합니다. 😊
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