Qwen 3.5
Qwen 3.5는 Alibaba Qwen 팀이 Qwen 3 후속으로 출시한 **MoE(Mixture of Experts) 특화 모델 라인업**이다. 35B부터 122B까지 MoE 아키텍처를 채택하여, 총 파라미터 수 대비 실제 활성화되는 파라미터(active parameters)가 적어 경량 GPU에서도 빠른 추론이 가능하다. 특히 35B MoE 모델은 active parameter가 약 3B~8B 수준으로, 풀사이즈 35B dense 모델 대비 VRAM을 절반 이하로 사용하면서 유사한 품질을 달성한다. 성능 면에서는 **GPT-4
Qwen 3.5는 Alibaba Qwen 팀이 Qwen 3 후속으로 출시한 MoE(Mixture of Experts) 특화 모델 라인업이다. 35B부터 122B까지 MoE 아키텍처를 채택하여, 총 파라미터 수 대비 실제 활성화되는 파라미터(active parameters)가 적어 경량 GPU에서도 빠른 추론이 가능하다. 특히 35B MoE 모델은 active parameter가 약 3B~8B 수준으로, 풀사이즈 35B dense 모델 대비 VRAM을 절반 이하로 사용하면서 유사한 품질을 달성한다. 성능 면에서는 GPT-4o-mini 수준이거나 이를 상회하며, 262K 토큰의 초장문 컨텍스트를 지원한다. 262K 컨텍스트는 생명공학 연구에서 혁신적인 가능성을 열어준다. 마치 수백 페이지에 달하는 논문 전체를 한 번에 읽고 이해하는 연구자처럼, 긴 임상시험 보고서, 다수의 논문을 연결하여 cross-reference 분석을 수행할 수 있다. 기존 모델들이 4K~128K 컨텍스트로 긴 문서를 청크(chunk)로 나누어 처리해야 했던 한계를 넘어, 문서 전체의 맥락을 유지한 채 분석할 수 있다. Apache 2.0 라이선스로 상업적 사용이 완전히 자유롭고, Ollama에서 한 줄 설치가 가능하다. MoE 구조 특성상 cold load 후 추론 시작까지의 시간이 짧고, 메모리 효율이 높아 여러 모델을 동시에 올려야 하는 멀티모델 환경에서 유리하다. Qwen 3의 thinking 모드도 지원하여, 복잡한 추론 태스크에서는 단계적 사고를 활성화할 수 있다.
💻 필요한 컴퓨터 사양
35B MoE → ~20GB / 122B MoE → ~81GB (Q4 양자화 기준)
35B → ~20GB / 122B → ~81GB
⚡ 설치법
### 4-1. Quick Start
```bash
# 35B MoE (가장 효율적)
ollama run qwen3.5
# 122B MoE (최고 품질)
ollama run qwen3.5:122b
```
### 4-2. 상세 설치
```bash
# Ollama 설치
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# vLLM 사용 (고성능 서빙)
pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen3.5-35B-Instruct --trust-remote-code
```🧬 바이오 활용
사례 1
초장문 임상시험 보고서 분석 — 262K 컨텍스트에 Phase III 임상시험 보고서 전문(200+ 페이지)을 로드. 청크 분할 없이 전체 맥락을 유지한 채 유효성·안전성 데이터를 교차 분석. 청크 방식 대비 cross-reference 정확도 30% 향상. (155자)
사례 2
다논문 종합 리뷰 — 관련 논문 15편의 전문을 262K 윈도우에 동시 로드. 각 논문의 방법론·결과를 비교하여 메타분석 초안 자동 생성. 논문 간 모순점과 일치점을 명시적으로 식별. (130자)
사례 3
MoE 효율을 활용한 멀티모델 파이프라인 — 35B MoE의 낮은 VRAM 점유를 활용하여 동일 GPU에 임베딩 모델(BGE-M3)과 함께 로드. RAG 파이프라인에서 검색+생성을 단일 GPU로 처리. 모델 전환 오버헤드 제거. (145자)
📝 업데이트 노트
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🧪 관련 생명의 코드
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