"Qwen"
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알리바바, 70억 파라미터 경량 이미지AI '큐원 2.1' 공개
알리바바 클라우드가 70억 개 파라미터의 경량 오픈웨이트 이미지 생성 AI 모델 '큐원 이미지 2.1'을 공개했다. 이 모델은 RTX 3090 등 구형 소비자용 그래픽카드에서도 구동되며, 투명 배경 생성과 최대 10장의 참조 이미지를 활용한 이미지 편집 기능을 지원한다. 개발사는 자체 벤치마크에서 이 모델이 구글의 나노 바나나 2.0을 포함한 폐쇄형 모델들과 견줄 만한 성능을 보였다고 주장했다. 다만 상업적 재판매를 금지하는 라이선스 조항이 논란이 되자 큐원 팀은 트위터(X)를 통해 관련 성명을 냈다.
장비·소재·부품ABF 기판 품귀와 포토마스크 대형화, AI 가속기 공급망 병목 확산
톰스하드웨어는 2026년 9월 12일자 프리미엄 주간 정리에서 여러 반도체·AI 관련 기사를 모아 소개했다. Qwen 3.8 27B를 RTX 5090, 맥 미니, DGX 스파크, 스트릭스 헤일로 등 여러 기기에서 벤치마크한 결과 VRAM 용량만으로는 소프트웨어·추론 엔진 병목을 극복할 수 없다는 점이 확인됐다. 아지노모토의 ABF 기판은 엔비디아·인텔·AMD 등 AI 가속기 공급망의 핵심 소재로, 수요 급증에 따른 공급 부족을 겪고 있다고 소개됐다. TSMC, 삼성전자, 인텔은 ASML의 6×12인치 포토마스크 전환을 지지했으며, 이는 하이-NA EUV 노광에서 여러 노광을 이어붙이는 스티칭 공정을 없애기 위한 것으로 전환에는 수년이 걸릴 것으로 분석됐다.
RTX 5090서 Qwen 27B 구동, VRAM만으론 못 넘는 병목
Tom's Hardware가 알리바바의 오픈웨이트 모델 Qwen 3.8 27B를 RTX 5090, DGX Spark, Mac Studio, Ryzen AI Halo 등 다양한 하드웨어에서 벤치마크했다. llama.cpp는 긴 컨텍스트에서 응답 속도가 극도로 느려 현재 이 하드웨어에 적합하지 않은 것으로 나타났다. vLLM은 RTX 5090 1장으로는 컨텍스트 길이와 다중 토큰 예측(MTP) 지원에 제약이 있었으나, 2장을 사용하고 MTP를 활성화하면 디코드 속도가 크게 향상됐다. SGLang은 RTX 5090 1장 기준으로 vLLM 대비 훨씬 빠른 성능을 보였다. 이번 테스트는 VRAM 용량만으로는 실사용 성능을 보장할 수 없으며 추론 엔진과 소프트웨어 스택의 최적화가 중요함을 보여준다.