Qwen 3.5 vs DeepSeek V3.2 — 2026년 오픈소스 LLM 양강 구도 완전 분석
Qwen 3.5와 DeepSeek V3.2를 아키텍처, 벤치마크, 하드웨어, 파인튜닝까지 완전 비교. 어떤 상황에 어떤 모델을 써야 하는지 정리했습니다.
Qwen 3.5 vs DeepSeek V3.2 — 2026년 오픈소스 LLM 양강 구도 완전 분석
2026년 오픈소스 LLM 시장은 두 모델이 지배하고 있습니다. Alibaba의 Qwen 3.5 (2월 출시)와 DeepSeek의 V3.2 (12월 출시). 둘 다 Apache 2.0 라이선스, 둘 다 상용 모델에 필적하는 성능, 둘 다 로컬 설치 가능합니다.
하지만 아키텍처, 강점, 적합한 용도는 완전히 다릅니다. 이 글에서는 두 모델을 아키텍처부터 벤치마크, 하드웨어 요구사양, 실전 추천까지 빠짐없이 비교합니다.
1. 기본 스펙 비교
| 항목 | Qwen 3.5 (397B-A17B) | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| 출시일 | 2026년 2월 16일 | 2025년 12월 |
| 총 파라미터 | 397B | 685B |
| 활성 파라미터 | ~17B | ~37B |
| 아키텍처 | Gated DeltaNet + MoE | MoE + MLA + Sparse Attention |
| 컨텍스트 길이 | 262K (최대 1M 확장) | 163K |
| 멀티모달 | 네이티브 (텍스트+이미지+비디오) | 텍스트 전용 |
| 사이즈 옵션 | 8개 (0.8B ~ 397B) | 3개 (V3.2, Exp, Speciale) |
| 라이선스 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 지원 언어 | 201개 | ~100개 |
첫눈에 보이는 차이: Qwen 3.5는 활성 파라미터가 절반 (17B vs 37B)인데도 경쟁력 있는 성능을 냅니다. 이는 추론 비용과 하드웨어 요구사양에서 큰 차이로 이어집니다.
2. 아키텍처 심층 비교
Qwen 3.5: Gated DeltaNet + MoE 하이브리드
Qwen 3.5의 가장 큰 혁신은 Gated DeltaNet 도입입니다. 기존 Transformer의 Self-Attention 대신 선형 어텐션(Linear Attention) 변형을 사용해 긴 컨텍스트에서의 효율성을 극적으로 높였습니다.
- Gated DeltaNet 레이어: 긴 시퀀스에서 O(n) 복잡도로 처리
- 글로벌 어텐션 레이어: 일부 레이어에서 전체 어텐션 유지 (정확도 보장)
- MoE: 512개 전문가 중 10개 라우팅 + 1개 공유 전문가
- 결과: 256K 컨텍스트에서 Qwen 3 대비 19배 빠른 추론
DeepSeek V3.2: MLA + Sparse Attention
DeepSeek은 V3부터 이어온 Multi-head Latent Attention (MLA) 을 계속 발전시켰습니다.
- MLA: KV 캐시를 압축해 메모리 효율 극대화
- Sparse Attention: 긴 컨텍스트에서 선택적 어텐션
- MoE: 전문가 라우팅 + 보조 손실 없는 부하 분산
- Speciale 변형: 연구 전용, GPT-5 수준 추론 성능
핵심 차이
| 관점 | Qwen 3.5 | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| 긴 컨텍스트 | 압도적 우위 (1M 토큰) | 163K 한계 |
| 추론 효율 | 활성 17B → 가볍고 빠름 | 활성 37B → 무겁지만 강력 |
| 멀티모달 | 네이티브 통합 | 텍스트 전용 |
| 추론(Reasoning) | 통합 thinking 모드 | Speciale 변형으로 분리 |
3. 벤치마크 비교
코딩
| 벤치마크 | Qwen 3.5 (397B) | DeepSeek V3.2-Speciale | GPT-5 |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 76.4% | ~78% | 80.0% |
| LiveCodeBench | 높음 | 높음 | 높음 |
코딩에서는 DeepSeek V3.2-Speciale이 약간 앞섭니다. 하지만 일반 V3.2와 비교하면 Qwen 3.5가 우위입니다.
수학/추론
| 벤치마크 | Qwen 3.5 (397B) | DeepSeek V3.2 | 참고 |
|---|---|---|---|
| AIME 2026 | 91.3% | ~85% | GPT-5: 96.7% |
| IMO/IOI | 높음 | 금메달 수준 | V3.2-Speciale 기준 |
수학에서는 양쪽 모두 강력합니다. DeepSeek V3.2-Speciale은 IMO/IOI 금메달 수준, Qwen 3.5는 AIME에서 91.3%를 기록했습니다.
멀티모달
| 벤치마크 | Qwen 3.5 | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| MMMU | 85.0% | 해당 없음 |
| MathVision | 88.6% | 해당 없음 |
멀티모달에서는 비교 자체가 불가합니다. DeepSeek V3.2는 텍스트 전용이고, Qwen 3.5는 네이티브 멀티모달입니다.
에이전트/도구 사용
| 벤치마크 | Qwen 3.5 (122B) | 비교 |
|---|---|---|
| BFCL-V4 (도구 사용) | 72.2% | GPT-5 mini: 55.5% |
| Terminal-Bench 2.0 | 52.5 | Qwen3-Max: 22.5 |
에이전트 작업에서 Qwen 3.5의 도약이 가장 극적입니다. Terminal-Bench 점수가 이전 세대 대비 2.3배 향상됐습니다.
4. 하드웨어 요구사양 & 로컬 실행
Qwen 3.5 — 사이즈별 추천 하드웨어
| 모델 | 양자화 | VRAM | 추천 GPU |
|---|---|---|---|
| 0.8B | Q4_K_M | ~500MB | 아무 기기 |
| 4B | Q4_K_M | ~2.5GB | 아무 GPU |
| 9B | Q4_K_M | ~5GB | RTX 3060 이상 |
| 27B | Q4_K_M | ~17GB | RTX 4090 |
| 35B-A3B | Q4_K_M | ~20GB | RTX 4090 (스위트스팟) |
| 122B-A10B | Q4 | ~24GB GPU + 256GB RAM | GPU + CPU 오프로드 |
| 397B-A17B | Q4 | ~214GB | 서버급 |
실전 추천: 로컬용으로 35B-A3B (Q4_K_M)가 가성비 최고입니다. 24GB GPU 하나로 Claude Sonnet 4.5급 성능을 로컬에서 돌릴 수 있습니다.
DeepSeek V3.2 — 하드웨어 요구
| 구성 | VRAM | 비고 |
|---|---|---|
| FP16/BF16 | ~1.3TB+ | 8x H100 이상 |
| INT4 | ~200GB+ | 멀티 GPU 필수 |
| NVFP4 | ~170GB+ | NVIDIA 최적화 |
DeepSeek V3.2는 685B 파라미터에 활성 37B라서 로컬 실행이 사실상 서버급 장비 없이는 어렵습니다. 반면 Qwen 3.5는 0.8B부터 397B까지 8가지 사이즈로 다양한 환경에 맞출 수 있습니다.
5. 파인튜닝 지원
| 항목 | Qwen 3.5 | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|
| LoRA/QLoRA | 전 사이즈 지원 | 지원 (대형 GPU 필요) |
| 프레임워크 | HuggingFace PEFT, Unsloth, TRL | HuggingFace PEFT, vLLM |
| Unsloth 최적화 | 공식 가이드 있음 | 커뮤니티 지원 |
| 소형 모델 파인튜닝 | 4B, 9B로 가능 (소비자 GPU) | 해당 사이즈 없음 |
파인튜닝 접근성에서 Qwen 3.5가 압도적입니다. 4B 모델을 8GB GPU에서 LoRA 파인튜닝할 수 있는 반면, DeepSeek V3.2는 최소 멀티 GPU 환경이 필요합니다.
6. 실전 추천 가이드
Qwen 3.5를 선택해야 할 때
- 로컬 실행이 목표: 0.8B~35B까지 다양한 사이즈로 어떤 환경에든 맞출 수 있습니다
- 멀티모달 작업: 이미지/비디오 이해가 필요하면 Qwen 3.5가 유일한 선택입니다
- 긴 컨텍스트: 대량 문서 분석, 코드베이스 전체 읽기 등 262K+ 토큰이 필요한 작업
- 에이전트/도구 사용: BFCL, Terminal-Bench 점수에서 압도적 우위
- 파인튜닝: 소비자 GPU로 파인튜닝하려면 Qwen 3.5의 소형 모델이 필수
- 다국어: 201개 언어 지원, 한국어 포함
DeepSeek V3.2를 선택해야 할 때
- 최고 수준 추론: V3.2-Speciale은 IMO/IOI 금메달, GPT-5 수준 수학/코딩
- API 사용: 로컬이 아닌 API로 접근한다면 가격 대비 성능이 매우 좋습니다
- 순수 텍스트 작업: 멀티모달이 필요 없고 최고 성능의 텍스트 추론이 목표
- 서버 인프라 보유: 대규모 GPU 클러스터가 있다면 V3.2의 37B 활성 파라미터가 더 강력
요약 표
| 용도 | 추천 |
|---|---|
| 로컬 챗봇 | Qwen 3.5 (9B 또는 35B-A3B) |
| 코드 어시스턴트 | 둘 다 강력, 로컬이면 Qwen 3.5 |
| 문서 분석 (긴 컨텍스트) | Qwen 3.5 (262K~1M) |
| 수학/경시대회 추론 | DeepSeek V3.2-Speciale |
| 이미지/비디오 이해 | Qwen 3.5 (유일한 선택) |
| 파인튜닝 (소비자 GPU) | Qwen 3.5 (4B, 9B, 27B) |
| API 기반 서비스 | DeepSeek V3.2 (가격 우위) |
| 에이전트 워크플로우 | Qwen 3.5 |
7. DeepSeek V4는 언제?
DeepSeek V4는 2026년 4월 출시 예정입니다. 예상 스펙:
- 총 파라미터 ~1T, 활성 ~32-37B
- 네이티브 멀티모달 (텍스트+이미지+오디오)
- 1M 토큰 컨텍스트
- Huawei Ascend 칩 최적화
V4가 출시되면 Qwen 3.5와의 본격적인 대결이 시작됩니다. 이 시리즈에서도 V4 출시 후 비교 분석을 다룰 예정입니다.
마무리
2026년 오픈소스 LLM은 "어떤 모델이 더 좋은가"가 아니라 "어떤 상황에 어떤 모델을 쓸 것인가"의 문제입니다.
로컬 실행, 멀티모달, 파인튜닝 접근성에서는 Qwen 3.5가 압도적입니다. 최고 수준 추론과 API 가성비에서는 DeepSeek V3.2가 강합니다.
다음 편에서는 Qwen 3.5를 직접 로컬에 설치하고 실행하는 과정을 단계별로 다루겠습니다.
이 글은 오픈소스 LLM 실전 시리즈의 Part 1입니다.
- Part 1: Qwen 3.5 vs DeepSeek V3.2 비교 분석 (현재 글)
- Part 2: Qwen 3.5 로컬 설치 & 실행 튜토리얼
- Part 3: Qwen 3.5 파인튜닝 실전 가이드
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