오우 Reddit 에서도 이 모델이 공개되어서 난리났네요.

qwen-code 가 잠깐 무료로 좀 풀려서 잘 사용하던 사람들이 4월 15일자로 무료를 종료해버려서 난리였는데

그냥 순식간에 여론이 뒤집힌 듯 합니다.

원본 출처: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-35b-a3b

Qwen3.6-Plus 출시 이후, 저희는 Qwen3.6-35B-A3B의 오픈소스 공개를 기쁘게 알립니다. 이는 총 350억 개의 파라미터를 보유하면서도 활성 파라미터는 단 30억 개에 불과한, 희소하면서도 놀라운 성능을 자랑하는 전문가 혼합 (Mixture-of-Experts, MoE) 모델입니다. 뛰어난 효율성에도 불구하고, Qwen3.6-35B-A3B는 전작인 Qwen3.5-35B-A3B를 크게 상회하는 뛰어난 에이전트 코딩 성능을 발휘하며, Qwen3.5-27B 및 Gemma-31B와 같은 훨씬 더 대규모의 밀집 (dense) 모델과도 견줄 만한 실력을 보여줍니다. 멀티모달 사고 모드와 비사고 모드를 모두 지원하며, Qwen3.6-35B-A3B는 현재 이용 가능한 가장 다재다능한 오픈소스 모델 중 하나로 자리매김했습니다. 이제 Qwen3.6-35B-A3B는 Qwen Studio 에서 실시간으로 이용 가능하며, API 를 통해 호출할 수 있고, 커뮤니티를 위해 오픈 웨이트 (open weights) 로도 배포되었습니다.

• Qwen3.6-35B-A3B는 완전 오픈소스 MoE 모델 (총 35B / 활성 3B) 로, 다음과 같은 특징을 갖춥니다:

  • 훨씬 더 대규모 모델과 경쟁 가능한 탁월한 에이전트 코딩 능력

  • 강력한 멀티모달 인식 및 추론 능력

• Qwen Studio 에서 대화형 채팅을 즐기거나,
  알리바바 클라우드 Model Studio API 에서 Qwen3.6-Flash 로 호출 (출시 예정),
  또는 Hugging Face 및 ModelScope 에서 웨이트를 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

성능 평가

아래에서는 다양한 작업 및 모달리티에 걸쳐 동급 규모 모델들과의 포괄적인 평가 결과를 제시합니다.

언어 성능

단 30억 개의 활성 파라미터만으로, Qwen3.6-35B-A3B 는 여러 주요 코딩 벤치마크에서 밀집형 270억 파라미터 모델인 Qwen3.5-27B 를 능가하며, 특히 에이전트 코딩 및 추론 작업에서 전작인 Qwen3.5-35B-A3B 를 압도적으로 뛰어넘습니다.

참고: 각 벤치마크별 평가 설정 및 조건은 원문 하단 각주를 참조하시기 바랍니다.

비전-언어 성능

Qwen3.6 은 네이티브 멀티모달 아키텍처를 기반으로 하며, Qwen3.6-35B-A3B 는 단 약 30억 개의 활성 파라미터만으로도 규모를 초월하는 뛰어난 인식 및 멀티모달 추론 능력을 선보입니다. 대부분의 비전-언어 벤치마크에서 Claude Sonnet 4.5 와 대등한 성능을 발휘하며, 일부 작업에서는 오히려 앞서는 결과를 기록했습니다. 특히 공간 지능 (spatial intelligence) 분야에서 강점을 보이며, RefCOCO 에서 92.0, ODInW13 에서 50.8 의 점수를 달성했습니다.

빈 칸 (--) 은 점수 미제공 또는 해당 없음.

Qwen3.6-35B-A3B 로 개발하기

Qwen3.6-35B-A3B 는 곧 알리바바 클라우드 Model Studio 에서 이용 가능해질 예정입니다. 완전한 준비가 완료될 때까지 잠시만 기다려 주시기 바랍니다.

Qwen3.6-35B-A3B 는 자체 호스팅을 위해 Hugging Face 및 ModelScope 에서 오픈 웨이트로 제공되며, 알리바바 클라우드 Model Studio API 를 통해 qwen3.6-flash 로 호출할 수 있습니다. 또한 Qwen Studio 에서 즉시 체험해 보실 수도 있습니다.

본 모델은 OpenClaw, Claude Code, Qwen Code 를 비롯한 주요 서드파티 코딩 어시스턴트와 원활하게 통합되어, 개발 워크플로우를 간소화하고 문맥 인식형 효율적인 코딩 경험을 가능하게 합니다.

API 사용 방법

이번 릴리스는 preserve_thinking 기능을 지원합니다: 메시지 내 이전 모든 턴의 사고 (thinking) 콘텐츠를 유지하는 기능으로, 에이전트 작업에 권장됩니다.

알리바바 클라우드 Model Studio

알리바바 클라우드 Model Studio 는 업계 표준 프로토콜을 지원하며, OpenAI 사양과 호환되는 채팅 완료 (chat completions) 및 응답 (responses) API, 그리고 Anthropic 과 호환되는 API 인터페이스를 제공합니다.

채팅 완료 API 사용 예시 코드는 다음과 같습니다:

"""
환경 변수 (공식 문서 기준):
  DASHSCOPE_API_KEY: https://modelstudio.console.alibabacloud.com 에서 발급받은 API 키
  DASHSCOPE_BASE_URL: (선택사항) 호환 모드 API 의 기본 URL
    - 베이징: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    - 싱가포르: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    - 미국 (버지니아): https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
  DASHSCOPE_MODEL: (선택사항) 모델명; 다른 모델 사용 시 오버라이드 가능
"""
from openai import OpenAI
import os

api_key = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError(
        "DASHSCOPE_API_KEY is required. "
        "Set it via: export DASHSCOPE_API_KEY='your-api-key'"
    )
client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url=os.environ.get(
        "DASHSCOPE_BASE_URL",
        "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    ),
)
messages = [{"role": "user", "content": "Introduce vibe coding."}]
model = os.environ.get("DASHSCOPE_MODEL", "qwen3.6-flash")
completion = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=messages,
    extra_body={
        "enable_thinking": True,
        # "preserve_thinking": True,
    },
    stream=True
)
reasoning_content = ""  # 전체 추론 트레이스
answer_content = ""     # 전체 응답
is_answering = False    # 답변 단계 진입 여부
print("\n" + "=" * 20 + "Reasoning" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
    if not chunk.choices:
        print("\nUsage:")
        print(chunk.usage)
        continue
delta = chunk.choices[0].delta

# 추론 콘텐츠만 수집
if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content is not None:
    if not is_answering:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)
    reasoning_content += delta.reasoning_content

# 콘텐츠 수신, 답변 단계 시작
if hasattr(delta, "content") and delta.content:
    if not is_answering:
        print("\n" + "=" * 20 + "Answer" + "=" * 20 + "\n")
        is_answering = True
    print(delta.content, end="", flush=True)
    answer_content += delta.content</code></pre><p>자세한 정보는 API 문서를 참조해 주시기 바랍니다.</p><hr><h3><strong>코딩 및 에이전트 통합</strong></h3><p>Qwen3.6-35B-A3B 는 탁월한 에이전트 코딩 능력을 갖추고 있으며, OpenClaw, Claude Code, Qwen Code 를 비롯한 인기 서드파티 코딩 어시스턴트와 원활하게 통합할 수 있습니다.</p><p><strong>OpenClaw</strong></p><p>Qwen3.6-35B-A3B 는 자체 호스팅 오픈소스 AI 코딩 에이전트인 OpenClaw (구 Moltbot / Clawdbot) 와 호환됩니다. Model Studio 에 연결하여 터미널에서 완전한 에이전트 코딩 환경을 경험해 보세요.</p><p>시작 가이드:</p><pre class="tiptap-code-block"><code># Node.js 22+

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash   # macOS / Linux
API 키 설정
export DASHSCOPE_API_KEY=<your_api_key>
OpenClaw 실행
openclaw dashboard # 웹 브라우저
openclaw tui # 새 터미널에서 TUI 시작

최초 사용 시, ~/.openclaw/openclaw.json 파일을 편집하여 OpenClaw 가 Model Studio 를 가리키도록 설정하세요. 다음 필드를 찾아 생성한 후 병합하십시오 — 기존 설정을 보존하기 위해 파일 전체를 덮어쓰지 마십시오.

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "modelstudio": {
        "baseUrl": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "apiKey": "DASHSCOPE_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.6-flash",
            "name": "qwen3.6-flash",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 131072,
            "maxTokens": 16384
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "modelstudio/qwen3.6-flash"
      },
      "models": {
        "modelstudio/qwen3.6-flash": {}
      }
    }
  }
}

Qwen Code

Qwen3.6-35B-A3B 는 터미널용으로 설계되었으며 Qwen 시리즈에 최적화된 오픈소스 AI 에이전트인 Qwen Code 와 호환됩니다.

시작 가이드:

# Node.js 20+
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

Qwen Code 시작 (대화형)
qwen
세션 내에서:
/help
/auth

최초 사용 시 로그인 안내가 표시됩니다. /auth 명령어를 사용하여 언제든지 인증 방식을 전환할 수 있습니다.

Claude Code

Qwen API 는 Anthropic API 프로토콜도 지원하므로, Claude Code와 같은 도구와 함께 사용하여 향상된 코딩 경험을 누릴 수 있습니다:

# Claude Code 설치
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

환경 변수 설정
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.6-flash"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen3.6-flash"
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/apps/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<your_api_key>
CLI 실행
claude

요약

Qwen3.6-35B-A3B 는 희소 MoE 모델이 탁월한 에이전트 코딩 및 추론 능력을 달성할 수 있음을 입증합니다. 단 30억 개의 활성 파라미터만으로, 활성 규모보다 수 배 큰 밀집 모델과 견줄 만한 성능을 제공하면서도 멀티모달 벤치마크 전반에서 우수한 결과를 보여줍니다. 완전 오픈소스 체크포인트로서, 본 모델은 동급 규모에서 달성 가능한 새로운 기준을 제시합니다.

앞으로도 저희는 Qwen3.6 오픈소스 패밀리를 지속적으로 확장하며, 효율적이고 개방적인 모델이 이룰 수 있는 한계를 끊임없이 넓혀나갈 것입니다. 커뮤니티의 피드백에 깊이 감사드리며, 여러분이 Qwen3.6-35B-A3B 로 어떤 혁신을 이루어내실지 기대됩니다. 또한 Qwen3.6 오픈소스 패밀리는 계속 확장 중이니, 향후 릴리스에도 많은 관심 부탁드립니다!

인용 (Citation)

Qwen3.6-35B-A3B 가 도움이 되셨다면 아래 논문을 인용해 주시기 바랍니다:

@misc{qwen36_35b_a3b,
  title = {{Qwen3.6-35B-A3B}: Agentic Coding Power, Now Open to All},
  url = {https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6-35b-a3b},
  author = {{Qwen Team}},
  month = {April},
  year = {2026}
}