알리바바, 에이전틱 AI 코딩 모델 ‘큐원3-코더’ 공개

알리바바는 에이전틱 AI 코딩 모델 ‘큐원3-코더(Qwen3-Coder)’를 4일 공개했다.

고성능 소프트웨어 개발을 위해 설계된 Qwen3-Coder는 새로운 코드 생성과 복잡한 코딩 워크플로우 관리에서 전체 코드베이스 디버깅에 이르기까지 에이전틱 AI 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처 기반의 오픈소스 모델이며, 총 4800억 개의 파라미터 중 토큰당 350억 개의 파라미터를 활성화해 성능 저하 없이 효율성을 제공한다. 이 모델은 에이전틱 코딩, 브라우저 사용, 툴 사용 등 주요 벤치마크에서 최고 성능(SOTA, state-of-the-art) 모델과 견줄 만한 성과를 달성했다.

알리바바는 개발자가 자연어를 사용해 엔지니어링 작업을 AI에 위임할 수 있게 하는 강력한 명령줄 인터페이스(CLI) 도구인 ‘큐원 코드’를 오픈소스로 공개했다. 큐원 코드는 맞춤형 프롬프트와 상호작용 프로토콜로 최적화돼, 실제 에이전틱 프로그래밍을 위한 큐원3-코더의 역량을 극대화한다. 이 모델은 클로드 코드 인터페이스와의 연동도 지원해 개발자들이 코딩 작업을 더욱 쉽게 실행할 수 있게 한다.

큐원3-코더는 광범위한 코드 및 일반 텍스트 데이터로 학습되어, 강력한 에이전틱 코딩 성능을 구현하도록 설계됐다. 기본적으로 25만6천 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 최대 100만 토큰까지 확장 가능해 단일 세션 내에서 방대한 코드베이스를 처리할 수 있다. 이 모델의 뛰어난 성능은 학습 단계에서 토큰 수, 컨텍스트 길이, 합성 데이터의 규모를 확장한 것뿐만 아니라, 후속 학습 과정에서 장기 강화학습(agent RL)과 같은 기법을 적용한 덕분이다. 이와 같은 개선을 통해 모델은 외부 도구와의 다단계 상호작용을 통해 복잡한 실제 상황의 문제를 해결할 수 있게 됐다.

그 결과, 큐원3-코더는 테스트 타임이나 추론 확장 없이도 실제 소프트웨어 문제 해결을 위한 AI 모델 능력을 평가하는 벤치마크인 SWE-벤치 베리파이드(SWE-Bench Verified)에서 오픈소스 모델 중 SOTA 성능을 달성했다.

에이전틱 AI 코딩은 더욱 자율적이고 효율적이며 접근성 높은 프로그래밍 워크플로우를 가능하게 함으로써 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꾸고 있다. 큐원3-코더는 오픈소스로 제공되며, 강력한 에이전틱 코딩 성능과 주요 개발 도구 및 인터페이스와의 높은 호환성을 바탕으로, 소프트웨어 개발 분야에서 전 세계 개발자들에게 유용한 도구로 자리매김하고 있다.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 모델은 현재 허깅페이스와 깃허브에서 이용 가능하다. 개발자는 큐원 챗이나 알리바바의 생성형 AI 개발 플랫폼인 모델 스튜디오를 통해 비용 효율적인 API를 이용해 모델을 활용할 수 있다.

알리바바 클라우드의 큐원 기반 코딩 어시스턴트인 ‘통이 링마(Tongyi Lingma)’는 곧 큐원3-코더의 향상된 에이전틱 기능을 탑재해 업그레이드될 예정이다. 통이 링마의 ‘AI 프로그래머(AI Programmer)’ 기능은 작년  6월 출시 후 코드 완성, 최적화, 디버깅 지원, 스니펫 검색, 일괄 단위 테스트 생성을 제공하며 30억 줄 이상의 코드를 생성했다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network