Qwen4 출시 준비와 증류 의혹: 공개 자료로 확인하는 방법

Qwen4는 알리바바 Qwen 팀이 준비하는 다음 세대 AI 모델입니다. 알리바바는 2026년 9월 22일 공식 발표문에서 Qwen4가 학습 중이라고 밝혔고, 지금 누구나 내려받을 수 있는 것은 Qwen4의 구조를 미리 담아 공개한 Qwen3.8-Flash-Next입니다.

발표 무렵 "Qwen4가 GPT-6 아스트라를 증류했다"는 주장도 돌았습니다. 아스트라는 오픈AI의 GPT-6 모델 이름이고, 증류는 한 모델의 응답 등을 이용해 다른 모델을 학습시키는 방법입니다. 가중치는 학습으로 정해진 수치이고, 오픈웨이트는 그 수치를 담은 파일을 공개한다는 뜻이며 이용 조건은 라이선스가 따로 정합니다.

이 글은 2026년 10월 4일까지 나온 공식 자료를 기준으로 Qwen4 출시 준비의 근거, 증류 의혹을 제기한 세 자료가 실제로 지목한 대상, 지금 쓸 수 있는 Qwen3.8 세 모델의 차이를 정리했습니다.

Qwen4가 준비 중이라는 근거

가장 분명한 흔적은 이미 공개된 모델의 설정 파일에 있습니다. config.json은 실행 프로그램이 모델을 불러올 때 읽는 설정 파일이고, 그 안의 model_type은 어떤 구조로 모델을 불러올지 알려 주는 구조 이름입니다. 8월 26일에 나온 Qwen3.8-Flash-Next의 설정 파일에는 이 값이 qwen4_exp로 적혀 있습니다.

설명에 필요한 두 필드만 옮기면 아래와 같습니다.

같은 세대의 다른 모델은 값이 다릅니다. Qwen3.8-27B는 설정 파일의 model_type이 qwen3_5이고, 2.4조 규모인 Qwen3.8-2.4T-A95B도 architectures 값이 Qwen3_5MoeForCausalLM입니다. 세 모델 가운데 Flash-Next만 Qwen4 구조 이름을 씁니다. 제품 이름은 Qwen3.8이어도 실행에 쓰는 구조는 Qwen4의 것이라는 뜻입니다.

이 값은 브라우저만으로 직접 볼 수 있습니다.

설정 파일에서 구조 이름을 찾는 순서

1. 11. 저장소 열기허깅페이스의 모델 저장소
   Files 탭에서 config.json
2. 22. 검색하기Ctrl+F, 맥은 Command+F로
   model_type 찾기
3. 33. 첫 번째 값 읽기Flash-Next는 qwen4_exp
   text_config 안 값과 구분
4. 44. 다른 모델과 비교27B 설정 파일은
   qwen3_5

모델 카드도 같은 내용을 밝힙니다. 모델 카드는 제작자가 사용법과 성능, 제약을 적은 소개 문서이고, 공식 Flash-Next 모델 카드는 이 모델을 Qwen4 구조의 실험적 미리보기라고 설명합니다. 같은 날 공개된 GitHub 저장소 README에는 "전체 Qwen4 모델 계열이 이 위에 세워지기 전에 커뮤니티가 구조를 먼저 살펴볼 수 있도록 변경 사항을 일찍 공개한다"고 적혀 있습니다.

llama.cpp, Transformers, SGLang, vLLM 같은 실행 프로그램에 이 구조의 지원 코드가 들어간 것도 같은 흔적입니다. 다만 지원 코드는 실행 준비이고, Qwen4 본 모델의 가중치가 공개된 것과는 다른 일입니다.

알리바바 9월 22일 발표에 나온 규모

알리바바의 9월 22일 발표는 Qwen4가 학습 중이라고 밝히고, 그 뒤를 잇는 Qwen4.5와 Qwen5 계열의 규모로 5조에서 10조 파라미터를 제시했습니다. 파라미터는 모델이 학습으로 얻은 수치의 개수입니다. 이 규모는 Qwen4가 아니라 후속 계열의 계획입니다.

공개된 Qwen3.8과 후속 계열 계획의 파라미터 규모

• Qwen3.8-27B270억
• Qwen3.8-Flash-Next약 1,800억주 모델 1,250억에 N-gram과 MTP 포함
• Qwen3.8-2.4T-A95B2조 4천억
• Qwen4.5, Qwen5 계열 계획5조~10조9월 22일 발표의 후속 계열 계획

새 소식이 나오면 공식 발표와 모델 카드, 실제 파일, 라이선스가 같은 모델을 가리키는지부터 맞춰 봅니다. Flash-Next의 공개일을 Qwen4 출시일로, 후속 계열의 규모를 Qwen4의 사양으로 옮겨 적는 실수가 이 단계에서 걸러집니다.

증류설이 나온 시점

공개 순서로 보면 Flash-Next가 아스트라보다 먼저 나왔습니다.

증류설 전후의 공개 일정

1. 18월 26일Qwen4 구조를 담은
   Flash-Next 공개
2. 29월 3일GPT-6 아스트라
   공개 출시
3. 39월 8일미국 정부 기관
   증류 권고문
4. 49월 10일앤트로픽
   위협 보고서
5. 59월 22일알리바바
   Qwen4 학습 중 발표

Flash-Next가 아스트라보다 8일 먼저 공개됐으므로 "아스트라가 공개된 뒤 응답을 모아 8월 26일 배포본을 만들었다"는 설명은 시간 순서에 맞지 않습니다. 아직 학습 중인 Qwen4 본 모델은 공개 일정만으로 판단할 수 없으므로, 아래에서 세 자료가 각각 무엇을 지목했는지 봅니다.

정부 권고문이 지목한 대상

미국 국가안보국과 사이버보안 인프라보안국(CISA), 연방수사국은 2026년 9월 8일 권고문 AA26-251A를 함께 냈습니다. 제목은 "미국 AI 기업을 겨냥한 중국 AI 기업의 산업 규모 증류 활동"입니다.

권고문은 딥시크, 문샷AI, 알리바바, 미니맥스, 스텝펀, Z.AI를 지목합니다. 알리바바 항목에서 기관들은 알리바바가 2025년 말 Claude-4와 Claude Opus, Claude Sonnet, GPT-5를 증류했다고 주장하고, 그 결과를 소프트웨어 개발과 고객 응대 같은 능력을 높이는 데 썼다고 적었습니다.

권고문에 나온 모델명은 Claude 계열과 GPT-5이고 시기는 2025년 말입니다. 이 권고문은 정부 기관의 판단을 담은 문서이고, 학습 자료를 공개하거나 법원이 판단한 문서는 아닙니다. 권고문에 실린 방어책은 의심 계정의 요청과 응답을 통제하는 내용이라 AI 서비스를 운영하는 회사가 참고할 대목입니다.

앤트로픽 보고서의 수치

앤트로픽이 9월 10일에 낸 위협 보고서에도 알리바바 항목이 따로 있습니다. 앤트로픽은 자사가 측정한 사례 가운데 이 항목의 규모가 가장 컸다고 밝혔습니다.

앤트로픽이 밝힌 알리바바 항목의 규모

• 1억 5,100만건 초과관찰한 요청과 응답 교환2026년 5월부터 7월
• 300만건하루 최대 교환
• 3,500개 초과하루 최대 활동에 쓰인 계정

보고서는 이 자료가 "Qwen 3.5와 3.6, 3.7에 클로드의 능력을 증류해 넣는 데 쓰였다"고 적었습니다. 지목한 세대는 3.5에서 3.7까지입니다. 같은 보고서는 문샷에 대해서도, 사용자가 Kimi를 쓰는 줄 알고 보낸 요청을 조용히 클로드로 넘겨 응답을 받아 냈다고 적었습니다.

증류 의혹의 근거로 제시된 프리필 실험

9월에는 한 개발자가 GPT-5.5 Pro를 교사 모델로 놓은 추론 프리필 실험을 공개했습니다. 여기서 프리필은 다른 모델의 추론 일부를 미리 넣어 답변의 시작에 영향을 주는 조작입니다. 일반 채팅에서 입력을 처리하는 prefill 단계와는 다른 뜻으로 쓰였습니다.

실험 방식은 이렇습니다. GPT-5.5 Pro의 추론 앞부분 1%를 대상 모델의 추론 영역에 넣고, 대상 모델이 내놓은 답변 앞 100토큰이 GPT-5.5 Pro의 답변과 얼마나 겹치는지 측정합니다. 토큰은 모델이 글을 처리하는 단위입니다. 대상 모델이 교사 모델의 사고 방식을 배웠다면 겹침이 크게 늘어날 것이라는 발상입니다. 문제는 과학기술 15개, 비과학기술 15개, 외부에 공개되지 않은 합성 퍼즐 15개로 모두 45개입니다.

프리필을 넣었을 때 답변 앞 100토큰의 겹침 비율

• Qwen3.8 A95B16.79% → 34.97%+18.18%p
• Kimi K331.11% → 35.65%+4.54%p
• Inkling19.99% → 20.45%+0.46%p
• DeepSeek V4 Flash27.30% → 26.13%-1.17%p

네 모델 가운데 Qwen의 겹침 증가가 가장 큽니다. 이 값은 겹친 토큰의 비율이고, 차이는 34.97 - 16.79 = 18.18처럼 퍼센트포인트(%p)로 계산합니다. 외부에 공개되지 않은 합성 퍼즐만 놓고 봐도 14.75%p가 올랐습니다. 작성자는 "Qwen이 Opus가 아니라 GPT-5.5 Pro나 그와 가까운 GPT 계열에서 배웠을 수 있다"고 적었습니다.

겹침은 미리 넣은 추론 자체의 영향이나 같은 공개 자료를 학습한 영향으로도 늘어날 수 있어서, 원인을 가리려면 추가 대조 실험이 필요합니다. 이 실험의 대상은 Qwen3.8이고 교사는 GPT-5.5 Pro입니다.

세 자료가 지목한 모델과 시기

앞의 세 자료를 대상 모델과 교사 모델, 시기로 나란히 놓으면 이렇습니다.

증류 의혹 자료별로 지목한 모델

자료	지목한 Qwen	교사로 지목한 모델	시기
미국 정부 권고문, 9월 8일	알리바바	Claude-4, Opus, Sonnet GPT-5	2025년 말
앤트로픽 보고서, 9월 10일	Qwen 3.5, 3.6, 3.7	클로드	2026년 5월~7월
프리필 실험, 9월	Qwen3.8 A95B	GPT-5.5 Pro	2026년 9월 공개

모델에게 "어느 회사가 만들었나요?"라고 물어 나온 답도 근거로 쓰지 않습니다. 언어 모델은 자기 출처를 틀리게 말하기도 하고, 중개 서비스를 거쳤다면 실제로 어느 모델이 답했는지부터 따로 봐야 합니다.

증류는 학습 방법의 이름이고, 적법한지는 자료를 얻은 방법과 계약, 라이선스, 관련 법이 정합니다. 증류 과정 자체는 AI 모델 증류 정리 글에서 자세히 다룹니다.

Qwen3.8 계열 모델 세 가지의 차이

지금 내려받을 수 있는 Qwen3.8 세 모델은 이름이 비슷해도 규모와 조건이 다릅니다. 이름의 B는 10억, T는 1조 파라미터를 뜻합니다.

크기와 구조

조밀형은 계산에 전체 파라미터가 참여하는 구조이고, MoE는 여러 전문가 부분 가운데 일부만 골라 쓰는 구조입니다. 컨텍스트는 한 번에 처리하는 문맥 길이이고, 멀티모달은 글 외에 이미지나 영상도 입력으로 받는다는 뜻입니다.

Qwen3.8 세 모델의 사양

항목	27B8월 14일 공개	Flash-Next8월 26일 공개	2.4T-A95B8월 12일 공개
총 파라미터	270억	1,250억 + N-gram 510억, MTP 40억	2조 4천억
토큰당 활성	270억 전체	60억	950억
구조	조밀형 하이브리드 64층	전문가 512개 MoE 48층	MoE 92층
model_type	qwen3_5	qwen4_exp	qwen3_5
컨텍스트	26만 기본 100만까지	26만 기본 100만까지	26만 기본 101만까지
입력	글, 이미지, 영상	글, 이미지, 영상	글만

이름만 보면 Flash가 가벼울 것 같지만, Flash-Next가 27B보다 훨씬 무겁습니다. Flash-Next는 토큰마다 전문가 512개 가운데 10개를 골라 쓰고 공유 전문가 1개를 늘 함께 씁니다. 그래서 토큰 하나를 계산할 때 참여하는 파라미터는 60억 개이지만, 파일과 메모리에는 주 모델 1,250억 개와 추가 부분 전체를 보관해야 합니다. N-gram은 짧은 토큰 묶음의 정보를 찾는 별도 표이고, MTP는 다음 토큰 예측을 돕는 모듈입니다.

마지막 모델은 이름이 둘입니다. 가중치로 공개된 것이 Qwen3.8-2.4T-A95B이고, 같은 모델을 바탕으로 비전 입력과 100만 컨텍스트를 기본으로 켜서 파는 API판이 Qwen3.8-Max입니다. 둘은 제공 기능이 다를 수 있어 이름을 나눠 씁니다.

실행에 필요한 메모리

로컬 실행은 내 컴퓨터에서 모델을 돌리는 것이고, 양자화는 수치 정밀도를 낮춰 파일 용량을 줄이는 방법입니다.

로컬 실행에 필요한 용량

• 27B 4비트 배포본 파일약 16~19GB
• Flash-Next 1비트 배포본약 75GBN-gram 부분 등은 다른 정밀도
• Flash-Next 4비트 총 메모리96~114GB

실제 실행에는 표의 용량에 운영체제와 실행 프로그램, 입력 길이에 따른 메모리가 더해집니다. 통합 메모리 24GB 맥이라면 Flash-Next의 4비트 안내에는 미치지 못하고, 27B의 4비트 배포본은 들어가는 범위입니다. 24GB 맥에서 27B를 실제로 돌려 본 결과는 Qwen3.8 27B 로컬 실행 기록에, Flash-Next 구조는 Flash-Next 정리 글에 정리했습니다.

라이선스

실무에서 가장 크게 달라지는 것은 라이선스입니다. 같은 세대인데 셋 다 다릅니다.

라이선스별 상업 이용 조건

조건	27BApache 2.0	Flash-Nextqwen-community-1.0	2.4T-A95BQwen3.8-Max License
상업 이용	제공	제공	제공
재배포 때 라이선스와 고지 보존	제공	제공	제공
모델 제공 서비스, AI 코딩과 사무 보조 사업은 별도 라이선스	제공하지 않음	제공	제공
월 사용자 1억 명이나 월 매출 2천만 달러를 넘으면 모델 이름 표시	제공하지 않음	제공	제공
연속 12개월 합산 매출 5천만 달러 기준 조건	제공하지 않음	제공하지 않음	제공

Apache 2.0은 상업 이용을 허용하면서 재배포할 때 라이선스 사본과 고지를 보존하고 변경 사항을 알리게 합니다. 두 커뮤니티 라이선스의 별도 계약 조항에는 내부 이용 예외가 있지만, 모델과 결과, 모델 능력을 제3자에게 제공하지 않는 범위에만 해당합니다. 회사 안에서 돌리더라도 그 결과를 고객에게 제공하면 이 예외에 들어가지 않습니다.

새 모델 소식을 볼 때 확인할 순서

Qwen4가 실제로 공개되거나 새 의혹이 나왔을 때도 같은 순서로 보면 구조 이름이나 의혹 기사를 출시 사실과 혼동하지 않습니다.

새 모델 소식을 볼 때 확인할 순서

1. 11. 제공 상태공식 발표와 모델 카드의
   정확한 모델명
2. 22. 구조와 조건config.json의 model_type
   LICENSE의 이용 조건
3. 33. 의혹 문서주장한 기관이나 사람
   대상 모델과 조사 기간
4. 44. 로컬 실행파일 형식과 용량
   남은 메모리와 입력 길이

성능을 비교할 때는 같은 문제와 도구, 실행 횟수, 추론 설정으로 측정한 결과인지 먼저 봅니다. 벤치마크는 정해진 문제로 능력을 평가한 시험이라, 지식 문제와 코딩 문제, 장시간 도구 사용은 점수끼리 바로 비교하지 않습니다. 실행 도구에 기본 지원이 들어간 날과 빠르게 돌리는 최적화가 반영된 날도 다를 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Qwen4는 언제 나오나요?

9월 22일 알리바바 발표 기준으로 Qwen4는 학습 단계입니다. 지금 내려받을 수 있는 것은 Qwen4 구조를 미리 담은 Qwen3.8-Flash-Next이고, 이 모델의 공개일 8월 26일은 Qwen4 전체 계열의 출시일과 다릅니다.

Qwen4가 아스트라를 증류했다는 말은 사실인가요?

증류 의혹을 다룬 세 자료 가운데 Qwen4와 아스트라를 지목한 것은 없습니다. 정부 권고문의 알리바바 항목은 2025년 말 Claude 계열과 GPT-5를, 앤트로픽 보고서는 Qwen 3.5에서 3.7과 클로드를, 프리필 실험은 Qwen3.8과 GPT-5.5 Pro를 다룹니다.

Qwen3.8-Flash-Next를 로컬에서 돌릴 수 있나요?

메모리가 충분하면 됩니다. Unsloth 실행 문서는 1비트 배포본에 약 75GB, 4비트에 96~114GB를 안내합니다. 실행 프로그램마다 시스템 메모리와 GPU 메모리, 저장장치를 나눠 쓰는 방식이 달라서 안내 용량보다 여유를 남깁니다.

Apache 2.0이면 아무 조건이 없나요?

상업 이용은 허용하지만, 재배포할 때 라이선스 사본과 관련 고지를 보존하고 변경 사항을 알려야 합니다.

증류라는 말만으로 불법 여부를 알 수 있나요?

증류는 학습 방법의 이름이라 그것만으로는 정해지지 않습니다. 자료를 얻은 방법과 계약, 라이선스, 관련 법에 따라 판단이 달라지고, 이 글의 정부 권고문은 증류 전체의 적법성을 판결한 문서가 아닙니다.

Sources

• 알리바바의 Qwen4 학습 공식 발표 (2026-09-22)
• Qwen3.8-Flash-Next 모델 카드
• Qwen3.8-Flash-Next 설정 파일
• Qwen3.8-Flash-Next 라이선스
• Qwen3.8-27B 모델 카드
• Qwen3.8-27B 설정 파일
• Qwen3.8-27B 라이선스
• Qwen3.8-2.4T-A95B 모델 카드
• Qwen3.8-Max 라이선스
• QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next 저장소
• CISA 권고문 AA26-251A (2026-09-08)
• 앤트로픽 9월 위협 보고서
• 추론 프리필 실험 원문
• Unsloth의 Flash-Next 실행 문서

3줄 요약

1. 알리바바는 2026년 9월 22일 Qwen4가 학습 중이라고 발표했고, 8월 26일 공개된 Qwen3.8-Flash-Next는 model_type이 qwen4_exp인 Qwen4 구조 미리보기입니다.

2. 미국 정부 권고문과 앤트로픽 보고서, 프리필 실험이 증류 의혹으로 다룬 모델은 Qwen 3.5에서 3.8까지와 Claude, GPT-5 계열이고 Qwen4와 아스트라는 들어 있지 않습니다.

3. Qwen3.8 세 모델 가운데 27B만 Apache 2.0이고, Flash-Next는 4비트 실행에 96~114GB가 필요해 27B보다 훨씬 무겁습니다.