Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

Qwen3.5-122B-A10B는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2026-02-25에 공개했습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 제공업체는 이를 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합 설계를 결합한 하이브리드 아키텍처 기반의 네이티브 비전-언어 모델이라고 설명하며, 이를 통해 더 높은 추론 효율을 달성한다고 밝힙니다. 이름은 그 아키텍처를 반영합니다. 총 122B 파라미터에 10B가 활성화되므로, 토큰마다 일부만 활성화하는 대형 모델을 호출하는 셈입니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받고 텍스트만 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 262,144 토큰이고 최대 출력은 65,536 토큰입니다. 입력 모달리티에 텍스트와 함께 이미지와 비디오가 포함되므로, 동일한 엔드포인트가 별도의 비전 모델로 전환하지 않고도 일반 프롬프트, 문서나 스크린샷 이해, 비디오 기반 질문을 처리합니다. 추론 출력도 그 일부입니다. 지원되는 파라미터에 reasoning과 include_reasoning이 포함되므로, 애플리케이션에 필요한 곳에서 모델의 추론 내용을 요청하거나 표시할 수 있습니다.

이러한 기능은 상당히 넓은 실무 용도를 가리킵니다. 긴 컨텍스트와 비전 입력은 대량의 소스를 붙여넣고 설명이나 변경을 요청하는 코드베이스 및 저장소 분석에 적합하며, 계약 검토, 연구 종합, 여러 페이지에 걸친 보고서 생성 같은 긴 문서 워크플로에도 적합합니다. 비디오와 이미지 입력은 미디어 워크플로를 열어줍니다. 영상 설명, 프레임이나 스크린샷에서 구조화된 데이터 추출, 시각 자료에 근거한 질문 답변이 가능합니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 자유 텍스트가 아니라 기계 판독 가능한 결과를 반환해야 하는 에이전트나 파이프라인의 추론 코어로 사용할 수 있게 해줍니다.

모델 id "qwen/qwen3.5-122b-a10b"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 실제로 이는 샘플링 제어(temperature, top_p, top_k, min_p, 페널티 파라미터들, seed), 출력 제어(max_tokens, stop, response_format, structured_outputs), 도구 사용(tools, tool_choice), 추론 제어(reasoning, include_reasoning), 토큰 확률 검사(logprobs, top_logprobs, logit_bias)를 포괄합니다.

결정할 때 염두에 둘 두 가지 실질적 제약이 있습니다. 컨텍스트 윈도우가 262,144 토큰이어도 출력은 65,536 토큰으로 제한되므로, 매우 긴 단일 응답이 필요한 작업은 호출을 나눠 작업을 분할해야 할 수 있습니다. 그리고 모델은 텍스트만 반환하므로, 파이프라인에 생성된 이미지, 오디오 또는 임베딩이 필요하다면 이 모델은 그 단계에 맞는 구성 요소가 아닙니다.