파라미터 뜻, 크기 순서와 점수 순서는 달랐습니다

본문의 각주 번호는 아래 항목과 1:1 로 대응합니다. 정량 주장은 가능한 경우 둘 이상의 출처로 대조했고, 인용문은 원문에서 직접 확인한 것만 실었습니다.

1. 알리바바는 2026-09-22 공식 보도자료에서 다음에 나올 Qwen 4.5·Qwen 5 시리즈를 5조~10조 개 매개변수 규모로 키울 계획이라고 밝혔다(회사 주장·계획)The company further announced its roadmap for the upcoming Qwen 4.5 and Qwen 5 model series, projected to scale up to 5 to 10 trillion parameters.https://www.alibabacloud.com/press-room/alibaba-unveils-roadmap-on-full-stack-ai-strategy확인 2026-10-05앞으로 모델의 매개변수 규모를 5조~10조개까지 확대할 계획https://aitimes.com/news/articleView.html?idxno=215594확인 2026-10-04
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2. 알리바바는 다음 모델 Qwen 4 가 학습 중이라고 밝혔다(회사 주장)At the conference, Alibaba revealed that its next-generation model, Qwen 4 , is currently in training.https://www.alibabacloud.com/press-room/alibaba-unveils-roadmap-on-full-stack-ai-strategy확인 2026-10-05
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3. NYU Shanghai RITS 는 Qwen 4 에 출시일이 없고 5조~10조 개 모델은 적어도 한 세대 뒤라고 분석했다The headline is a plan, not a product. Qwen 4 has no release date, and the 5–10T models are at least one generation further out.https://rits.shanghai.nyu.edu/ai/alibaba-at-apsara-2026-qwen-4-in-training-10t-models-next/확인 2026-10-04
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4. 에디 우(알리바바 대표)는 오픈 모델 Qwen-27B 가 전 세계 개발자에게 가장 인기 있는 모델이 됐다고 말한 것으로 보도됐다(Alizila 재인용 · 2차)our open-source Qwen-27B has emerged as the most popular model among developers worldwidehttps://rits.shanghai.nyu.edu/ai/alibaba-at-apsara-2026-qwen-4-in-training-10t-models-next/확인 2026-10-04
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5. Artificial Analysis 기준 MiMo-V2.6-Flash 는 총 3,090억 개(활성 150억 개) 매개변수로 지능 지수 38점MiMo-V2.6-Flash scores 38 on the Artificial Analysis Intelligence Indexhttps://artificialanalysis.ai/models/mimo-v2-6-flash확인 2026-10-04309 billion parametershttps://artificialanalysis.ai/models/mimo-v2-6-flash확인 2026-10-0415 billion active parametershttps://artificialanalysis.ai/models/mimo-v2-6-flash확인 2026-10-04
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6. Artificial Analysis 기준 DeepSeek V4 Pro(0813 Max · 총 1조 6천억 개)는 지능 지수 36점36 on the Artificial Analysis Intelligence Indexhttps://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-pro확인 2026-10-04Total parameters 1.6Thttps://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v4-pro확인 2026-10-04
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7. Artificial Analysis 기준 Qwen3.8 27B(Xhigh · 270억 개)는 지능 지수 34점Qwen3.8 27B (Xhigh) ... 34 on the Artificial Analysis Intelligence Indexhttps://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-27b확인 2026-10-04Total parameters 27Bhttps://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-27b확인 2026-10-04
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8. Artificial Analysis 기준 Claude Opus 5.5(Max)는 지능 지수 58점 · 앤트로픽은 모델 크기를 공개하지 않았다58 on the Artificial Analysis Intelligence Indexhttps://artificialanalysis.ai/models/claude-opus-5-5확인 2026-10-04Anthropic has not disclosed the model size or parameter counthttps://artificialanalysis.ai/models/claude-opus-5-5확인 2026-10-04
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9. Artificial Analysis 기준 Qwen3.8 Max(0902)는 지능 지수 45점 · Artificial Analysis 는 이 모델의 크기를 비공개로 표기한다Qwen3.8 Max (0902) scores 45 on the Artificial Analysis Intelligence Indexhttps://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-max확인 2026-10-04Alibaba has not disclosed the model size or parameter count.https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-8-max확인 2026-10-04
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10. Epoch AI 는 컴퓨트·전력·데이터를 더 들여 학습할수록 AI 성능이 꾸준히 좋아졌다고 정리했다(매개변수 개수만을 가리키지 않음)Training AI systems with more compute, power and data has consistently led to better performancehttps://epoch.ai/topics/scaling확인 2026-10-04
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11. The Next Web 은 Qwen3.8 27B 가 DeepSeek V4 Pro 에 거의 맞먹었다고 보도하면서, 일부 평가가 내부 평가이고 시험 조건이 같지 않아 승자 판정 근거로 약하다고 썼다some of the evaluations were internal, and that the test setups were not identical, so the numbers were poor grounds for declaring a winnerhttps://thenextweb.com/news/alibaba-qwen3-8-27b-local-frontier-model확인 2026-10-04nearly matched DeepSeek's V4-Prohttps://thenextweb.com/news/alibaba-qwen3-8-27b-local-frontier-model확인 2026-10-04
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12. arXiv 2609.27669(PREPRINT · 2026-09-23 제출)는 비슷한 크기의 소형 모델들이 정답률과 추론 경로 정확도에서 크게 달랐고 두 지표가 다른 모델을 앞세우기도 했다고 썼다similarly sized local models differ substantially in answer accuracy and path fidelity, with the two metrics sometimes favoring different modelshttps://arxiv.org/abs/2609.27669확인 2026-10-04
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