알리바바 큐원팀이 8월 12일 공개한 오픈웨이트 모델 큐원3.8-2.4T-A95B(총 2.4조 파라미터, 토큰당 950억 파라미터 활성화)를 아마존 세이지메이커 하이퍼팟과 vLLM을 이용해 배포하는 방법을 소개한 기술 가이드다. 이 모델은 최대 26만2144토큰(확장 시 최대 101만 토큰) 컨텍스트를 지원하는 하이브리드 선형-전체어텐션 구조를 갖췄으며, NVFP4 양자화를 적용해 8개의 NVIDIA B300 GPU로 구성된 단일 노드(ml.p6-b300)에 배포할 수 있다. 벤치마크에서 익스퍼트 병렬화(EP)와 다중토큰예측(MTP) 추론 가속을 함께 적용할 경우 첫 토큰 응답시간(TTFT)이 기준 대비 59.7% 단축되고 처리량은 12.6% 향상되는 것으로 나타났다. 완전한 오픈웨이트 배포를 통해 데이터 주권을 유지하면서 프론티어급 에이전트·추론 워크로드를 자체 인프라에서 운영할 수 있는 실용적 대안을 제시한다.
- •큐원3.8-2.4T-A95B, 2.4조 파라미터 중 950억 개만 활성화하는 MoE 구조의 오픈웨이트 모델
- •NVFP4 양자화로 8×B300 GPU 단일 노드에 배포 가능, 원본 가중치는 약 1.2TB로 압축
- •익스퍼트 병렬화+MTP 조합 시 TTFT 59.7% 단축, 처리량 12.6% 향상
- •최대 26만2144토큰, 확장 시 최대 101만 토큰까지 지원하는 하이브리드 어텐션 구조
- •PaperBench 93.0, 터미널 코딩 86.6 등 벤치마크에서 프론티어 모델과 대등한 성능 기록
0단 자동
AI가 규칙대로 쓰고 그대로 게시했습니다. 사람이 따로 보지 않았습니다.
- 규칙 판
- 규칙 판 도입 이전 기사입니다.
- 남기는 것
- 규칙 판 · 모델 · 시각
- 판 기록
- 아직 없습니다.
Deploying Qwen3.8-2.4T-A95B on Amazon SageMaker HyperPod with vLLM
- 1.알리바바 Qwen3.8-2.4T-A95B, 최초의 오픈웨이트 Qwen-Max급 모델로 공개
- 2.2.4조 파라미터 중 950억 활성화, 하이브리드 어텐션으로 최대 100만 토큰 지원
- 3.SageMaker HyperPod B300 8-GPU 노드서 NVFP4 양자화로 서빙, 약 1.2TB로 압축
- 4.MTP 추론가속으로 TTFT 59.7% 단축, 처리량 12.6% 증가 벤치마크 결과
왜 중요한가?
초대형 오픈웨이트 모델을 단일 8-GPU 노드에서 실서비스 가능한 수준으로 서빙하는 구체적 배포 레시피를 제공해, 자체 인프라로 프론티어급 에이전트를 운영하려는 기업의 진입장벽을 낮춘다.
본문 미리보기
Learn how to deploy Qwen3.8-2.4T-A95B, a 2.4-trillion-parameter open-weight model, on Amazon SageMaker HyperPod with vLLM. This walkthrough covers cluster provisioning, NVFP4 quantization, and an OpenAI-compatible endpoint with built-in reasoning, tool calling, and native MTP speculative decoding.
전체 내용이 궁금하다면?
원문을 직접 읽어보세요
이 글이 만들어진 과정
- 11:02AI 초안

![[10월12일] AI가 암을 치료해도 원리를 알아야 할까…수학자 타오의 질문에 쏟아진 반론](https://cdn.aitimes.com/news/photo/202610/216150_220160_1157.jpg)

