먼저 살펴보기: Token Station에서 Qwen 3.8-Max

Alibaba는 2026년 7월 19일 World AI Conference(WAIC)에서 Qwen 3.8-Max를 미리보기로 공개했습니다. 2.4조 파라미터, 희소 Mixture-of-Experts, 네이티브 멀티모달, 그리고 Claude Fable 5 다음가는 성능이라는 주장입니다. 다만 벤치마크 표도, 모델 카드도, 확정된 컨텍스트 윈도도 아직 없습니다.

주장을 되풀이하는 대신 작은 비교를 진행했습니다. Token Station에서 bailian-intl/qwen3.8-max-preview, kimi/kimi-k3, openai/gpt-5.6에 동일한 세 가지 작업을 실행했습니다. 키는 하나, temperature는 0입니다. 두 가지는 답을 확인할 수 있는 코딩 작업이고, 하나는 확률 문제입니다.

세 가지 작업

Trapping rain water. 투 포인터 문제입니다. 알려진 입력으로 답을 검증합니다.
확률. 빨간 공 3개, 파란 공 4개, 초록 공 5개에서 비복원 추출로 3개를 뽑습니다. 세 개 모두 다른 색일 확률을 구합니다. 정확한 답은 3/11입니다.
버그 찾기. 한 줄이 빠진 merge_sorted 함수. 수정본은 주어진 테스트 케이스를 통과해야 합니다.

모든 답은 자동으로 판정했습니다. 코드는 추출해서 실행했고, 분수는 일치 여부를 확인했습니다.

결과

작업	qwen3.8-max-preview	kimi-k3	gpt-5.6
Trapping rain water	통과, 7.6초	통과, 12.5초	통과, 5.3초
확률(3/11)	통과, 7.3초	통과, 13.8초	통과, 13.5초
버그 찾기	통과, 8.0초	통과, 31.5초	통과, 4.2초

아홉 개 모두 통과했습니다. 이 정도 규모의 작업에서는 능력의 하한선을 보여줄 뿐입니다. 여기 있는 프런티어 모델은 모두 풀 수 있습니다. 흥미로운 신호는 레이턴시와 토큰 수에 있습니다.

Qwen 3.8-Max가 가장 안정적이었습니다. 모든 작업을 7~~8초 안에 마쳤고, 추론 토큰은 문제 난이도와 관계없이 매번 142~~165개였습니다. GPT-5.6은 코딩 작업에서 가장 빠르고 간결했지만(4~~5초, 출력 120토큰 미만), 확률 문제에는 13.5초가 걸렸습니다. Kimi K3는 쉬운 작업에서 추론을 가장 적게 썼고(55~~86토큰), 버그 찾기 작업에서 급증했습니다. 추론 토큰 294개에 31.5초. 나머지 둘은 그대로였습니다.

솔직한 평가: 작고 자동으로 판정 가능한 작업 세트에서, 아직 미리보기 단계인 Qwen 3.8-Max는 이미 출시된 두 프런티어 모델에 뒤지지 않았고, 레이턴시는 가장 안정적이었습니다. 자신의 워크로드로 직접 시험해 볼 이유는 충분하지만, 최종 결론은 아닙니다.

아직 확인되지 않은 부분

위 테스트는 저희가 진행한 것입니다. 나머지 사양은 Alibaba의 설명이며, 그중 일부는 여전히 주장에 그칩니다.

2.4조 파라미터, 희소 MoE. 토큰당 활성 파라미터 수는 공개되지 않았는데, 서빙 비용을 결정하는 것은 바로 그 숫자입니다.
멀티모달. 텍스트와 이미지 입력은 확인됐습니다. 전체 모달리티 목록(동영상, 문서, 음성, 이미지 생성)은 확인되지 않았고, 사양서도 공개되지 않았습니다.
컨텍스트 윈도: 미공개.
“Fable 5 다음.” Alibaba 자신의 말로, 내부 평가에 근거합니다. 벤치마크 표도 모델 카드도 없습니다. 참고로 이전 세대인 Qwen 3.7-Max는 GPQA Diamond 92.4, SWE-bench Verified 80.4, Terminal-Bench 2.0에서 69.7을 기록했습니다.
오픈 웨이트. Alibaba는 Qwen 3.8이 “곧 오픈 웨이트로 공개된다”고 했지만, 날짜도 라이선스도 없습니다. Max 등급은 지금까지 비공개였고, 오픈 웨이트 라인은 Qwen 3.6까지 별도로 이어졌습니다.

2.4조 파라미터는 공개적으로 알려진 모델 중 두 번째 규모입니다. 1위는 Moonshot의 Kimi K3(2.8조)로, 같은 주에 오픈 웨이트로 출시됐습니다.

Token Station에서 사용해보기

엔드포인트는 표준 Token Station OpenAI 호환 API입니다.

curl https://models.bytefuture.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer TOKEN_STATION_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "bailian-intl/qwen3.8-max-preview",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Refactor this function and explain the change."}
    ]
  }'

Token Station은 Anthropic API 형태도 제공하므로, 같은 경로를 Claude Code에 그대로 넣을 수 있습니다.

코딩 에이전트에 연결하기

Claude Code에서는 Opus 슬롯에 넣으세요.

# Token Station endpoint + auth
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://models.bytefuture.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="gw-YOUR_TOKEN_STATION_KEY"

export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="bailian-intl/qwen3.8-max-preview"

claude

Codex에서는 기본 모델로 지정하세요.

mkdir -p ~/.codex
cat > ~/.codex/config.toml <<'EOF'
model = "bailian-intl/qwen3.8-max-preview"
model_provider = "token_station"

[model_providers.token_station]
name = "token_station"
base_url = "https://models.bytefuture.ai/v1"
env_key = "TOKEN_STATION_API_KEY"
wire_api = "responses"
EOF

export TOKEN_STATION_API_KEY="gw-YOUR_TOKEN_STATION_KEY"
codex

요금

Qwen 3.8-Max는 미리보기 단계이며, Alibaba는 표준 API 요금을 공개하지 않았습니다. Token Station은 프로바이더 요금을 마진 없이 그대로 전달합니다. 현재 백만 토큰당 요금은 대시보드에서 확인하세요. 가입 크레딧 1달러로 첫 평가를 실행하기에 충분합니다.

요점:

Base URL(OpenAI 호환): https://models.bytefuture.ai/v1
Base URL(Anthropic 호환): https://models.bytefuture.ai
모델: bailian-intl/qwen3.8-max-preview
API 키: gw-로 시작하며, Token Station 대시보드에서 발급받습니다.

Token Station 사용해보기