큐원3.5-2B
Qwen3.5-2B
알리바바 큐원이 내놓은 20억 파라미터급 소형 모델로, 이미지 인식 속도 비교 실험에 등장한다.
쉽게 말하면
큐원3.5-2B는 알리바바 큐원이 만든 크기가 작은 인공지능 모델이다. 이름 끝에 붙은 '2B'는 모델 안에 든 계산 단위(파라미터) 개수가 약 20억 개라는 뜻으로, 요즘 나오는 큰 모델들이 수백억~수천억 개인 것과 비교하면 훨씬 가벼운 축에 속한다. 짐을 적게 챙긴 여행자가 빨리 움직이듯, 몸집이 작은 만큼 계산도 빠르게 끝낼 수 있다.
한 비교 실험에서는 이 모델이 노트북급 컴퓨터(애플 M5 Max)에서 이미지를 보고 답을 내놓는 속도를 재는 표에 등장했다. 여기서 큐원3.5-2B는 초당 237개의 토큰(글자 조각)을 만들어내며, 함께 비교된 다른 작은 모델들보다 오히려 빠른 축에 들었다. 다만 이 실험이 이 모델의 모든 능력을 보여주는 것은 아니고, 어디까지나 속도를 재는 하나의 잣대일 뿐이다.
기사에서 이렇게 나와요
기사에서는 "M5 Max에서 디코드 속도만 보면 InternVL3.5-2B(260)와 Qwen3.5-2B(237)가 더 빠르다"처럼, 새로 나온 모델과 속도를 비교하는 잣대로 등장한다. 여기서 이름이 나온다고 해서 이 모델이 기사의 주인공은 아니다 — 어디까지나 비교표에 함께 오른 참고 대상이다.