# Alibaba, Fireworks에 Qwen3 235B A22B Instruct 공개

> 새 지시 튜닝 LLM은 전체 235B개, 토큰당 활성 22B개의 파라미터를 갖췄으며 최대 1M 토큰을 지원한다. 입력 100만 토큰당 $0.22, 출력 100만 토큰당 $0.88다.

Oossa · 2026-10-06 · https://oossa.com/ko/alibaba-releases-qwen3-235b-a22b-instruct-model-on-fireworks

Alibaba의 Qwen 팀이 Fireworks AI에서 Qwen3‑235B‑A22B‑Instruct‑2507 모델을 사용할 수 있도록 공개했다. 이 모델은 전체 파라미터 수가 235 billion이고 토큰당 22 billion만 활성화되는 전문가 혼합형 언어 모델이다. Dual Chunk Attention을 적용해 최대 100만 토큰을 처리할 수 있지만, 속도와 비용을 고려해 대부분의 사용자는 16K 토큰 이하로 사용하는 것이 권장된다. FP8 양자화 형식으로 실행되며 Qwen‑Agent를 통한 스트리밍과 도구 호출을 지원한다.

## 팩트

- 전체 파라미터 235 billion, 토큰당 활성 파라미터 22 billion
- 입력 토큰 1M개당 $0.22, 출력 토큰 1M개당 $0.88

## 왜 중요한가

개발자는 토큰당 비용을 예측하면서 복잡한 추론이나 코드 지원처럼 더 풍부하고 긴 문맥을 활용하는 애플리케이션을 만들 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Qwen3 235B A22B Instruct 2507](https://fireworks.ai/models/fireworks/qwen3-235b-a22b-instruct-2507) – Fireworks AI

최종 업데이트: 2026-10-06