# 알리바바, 초장기 RL 학습 프레임워크 QwenGyre 공개

> 알리바바 Qwen 팀이 최대 1 million 토큰을 처리하는 시간 단위의 롤아웃으로 코딩 에이전트를 학습할 수 있는 탄력적 강화학습 시스템 QwenGyre를 공개했다.

Oossa · 2026-10-12 · https://oossa.com/ko/alibaba-launches-qwengyre-framework-for-ultra-long-horizon-rl-training

알리바바 Qwen 팀이 QwenGyre라는 새 프레임워크를 발표했다. QwenGyre는 여러 시간 동안 작동해야 하는 에이전트를 학습시키기 위한 탄력적 강화학습(RL) 시스템이다. 에이전트 코드를 바꾸지 않고도 약 1 million 토큰을 처리하는 롤아웃을 지원한다. 이 시스템은 블랙박스 테스트 하네스를 통해 학습하는 코딩 에이전트를 겨냥한다.

## 팩트

- QwenGyre는 2026-10-12 (“Mon Oct 12 2026”)에 발표됐다.
- 몇 시간 동안 이어지며 약 1 million 토큰을 처리하는 롤아웃을 대상으로 한다.

## 왜 중요한가

개발자들이 현실적인 장시간 사용 세션을 통해 학습하는 더 유능한 코딩 어시스턴트를 만들 수 있게 해줄 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Alibaba Qwen Introduces QwenGyre: Elastic Reinforcement Learning RL for XLong-Horizon Agents](https://www.marktechpost.com/2026/10/12/alibaba-qwen-introduces-qwengyre-elastic-reinforcement-learning-rl-for-xlong-horizon-agents/) – MarkTechPost, 2026-10-12

최종 업데이트: 2026-10-12