요약

알리바바가 발표한 논문에 따르면, 30억 개의 활성 파라미터를 가진 30억 규모의 MoE 모델인 AgenticQwen-30B-A3B가 실제 도구 사용(tool usage) 작업에서 Qwen3-235B와 유사한 성능을 보여주었습니다. 이 모델은 TAU-2 + BFCL-V4 다중 턴 테스트에서 평균 50.2점을 기록했으며, 기존의 AgenticQwen-8B보다도 높은 성능을 입증했습니다.

핵심 포인트

• 30억 개의 활성 파라미터를 가진 MoE 모델(AgenticQwen-30B-A3B)이 대규모 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 보여주었습니다.
• 해당 모델은 실제 도구 사용 및 다중 턴 테스트 환경에서 높은 성능(평균 50.2점)을 기록했습니다.
• MoE 구조를 통해 파라미터 효율성을 높이면서도 대규모 모델에 필적하는 추론 능력을 확보했음을 시사합니다.