Qwen3.5-Omni의 최대 context length는 얼마인가요?

이 모델은 256,000 token의 context window를 지원합니다. 이를 통해 약 10시간 분량의 오디오나 400초 분량의 720p 비디오를 한 번에 처리할 수 있습니다.

Qwen3.5-Omni는 실시간 음성 상호작용을 지원하나요?

네, 실시간 음성 스트리밍과 턴 테이킹(turn-taking) 로직을 지원하는 Realtime API를 탑재하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 모델의 응답에 즉각적으로 반응하거나 모델의 말을 도중에 끊을 수 있습니다.

API 사용 비용은 얼마인가요?

입력 비용은 100만 token당 $0.40이며, 출력 비용은 100만 token당 $4.80입니다. 이는 multimodal 작업에서 매우 경쟁력 있는 가격입니다.

이미지를 생성할 수 있나요?

아니요, 이미지와 비디오를 이해하는 omnimodal 모델이지만 출력은 텍스트와 오디오만 가능합니다.

Thinker-Talker 아키텍처란 무엇인가요?

multimodal 입력을 추론하는 Thinker와 음성 생성 과정을 관리하는 Talker로 구성된 2중 구조 시스템입니다.

function calling을 지원하나요?

네, Qwen3.5-Omni는 tool use를 지원하며, 검색 엔진이나 커스텀 API를 자율적으로 호출할 수 있습니다.

몇 개의 언어를 지원하나요?

113개 언어 및 방언에 대한 음성 인식과 36개 글로벌 언어의 음성 합성을 지원합니다.

음성 복제(voice cloning)가 가능한가요?

네, Realtime API를 통해 사용자가 음성 샘플을 업로드하여 AI의 목소리를 커스터마이징할 수 있습니다.

Qwen3.5-Omni

Qwen3.5-Omni는 Alibaba Cloud의 네이티브 omnimodal AI로, 심리스한 시청각 추론, 실시간 음성 채팅, 저지연 앱을 위한 256k context를 제공합니다.

Omnimodal실시간 음성비디오 비전Alibaba CloudMoE

alibabaQwen3.52026년 3월 29일

컨텍스트

256K토큰

최대 출력

8K토큰

입력 가격

$0.40/ 1M

출력 가격

$4.80/ 1M

모달리티:TextImageAudioVideo

기능:비전도구스트리밍

벤치마크

GPQA

83.9%

HLE

34.2%

MMLU

94.2%

MMLU Pro

85.9%

SimpleQA

48.2%

IFEval

89.7%

AIME 2025

81.6%

MATH

90.4%

GSM8k

94.5%

MGSM

94.1%

MathVista

86.1%

SWE-Bench

75%

HumanEval

91.2%

LiveCodeBench

65.6%

MMMU

80.1%

MMMU Pro

73.9%

ChartQA

85.3%

DocVQA

95.2%

Terminal-Bench

52.5%

ARC-AGI

12.5%

API 문서 보기

Qwen3.5-Omni 소개

Qwen3.5-Omni의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

통합 Omnimodal 아키텍처

Qwen3.5-Omni는 Alibaba Cloud가 개발한 네이티브 omnimodal model로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력을 동시에 처리하도록 설계된 통합 아키텍처를 기반으로 합니다. 기존의 독립된 인코더에 의존하던 방식과 달리, Qwen3.5-Omni는 Thinker-Talker 아키텍처를 활용합니다. Thinker 컴포넌트는 인터리브된 신호 전반에 걸쳐 복잡한 multimodal 추론을 수행하며, Talker 컴포넌트는 고품질의 저지연 스트리밍 음성을 생성합니다. 이를 통해 단일 프롬프트에서 최대 10시간의 오디오나 약 7분 분량의 720p 비디오를 포함하는 방대한 context를 처리할 수 있습니다.

고급 동기화 및 성능

이 model의 기술적 특징 중 하나는 텍스트와 음성 token을 동기화하여 자연스러운 음성 응답을 보장하는 ARIA(Adaptive Rate Interleave Alignment) 시스템입니다. 또한 실시간 의미론적 중단을 지원하여 대화 도중 사용자가 AI의 말을 끊을 수 있습니다. 기업용 multimodal 분석과 실시간 음성 비서 모두에 최적화되어 있으며, 비전 및 오디오 작업에서 독점적인 flagship model과 대등하거나 더 뛰어난 성능을 발휘합니다.

저지연 상호작용을 위한 최적화

model의 아키텍처는 latency가 중요한 실시간 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. Gated delta networks 아키텍처를 갖춘 Mixture-of-Experts(MoE) 방식을 사용하여 높은 연산 효율성을 유지합니다. 이러한 효율성 덕분에 256k token context window를 관리하면서도 실시간 음성 상호작용이 가능하며, 회의 녹취록이나 영화 비디오 인덱싱과 같은 장문 콘텐츠 분석에 적합합니다.

Qwen3.5-Omni 사용 사례

Qwen3.5-Omni을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

실시간 음성 비서

의미론적 중단을 지원하며 자연스러운 음성 대화가 가능한 대화형 AI 아바타를 구축합니다.

영화 수준의 비디오 캡셔닝

고화질 장편 비디오 콘텐츠에 대해 대본 수준의 설명과 타임스탬프가 포함된 주석을 생성합니다.

시청각 실시간 코딩

개발자가 화면을 공유하며 로직을 실시간으로 말로 설명하여 코드를 수정합니다.

기업용 오디오 아카이빙

최대 10시간 분량의 회의 녹음이나 팟캐스트를 처리하여 한 번에 인사이트를 추출합니다.

다국어 번역 서비스

113개 언어 및 다양한 중국어 지역 방언에 대해 엔드투엔드 음성-대-음성 번역을 제공합니다.

콘텐츠 모더레이션

시각적 및 언어적 금지 콘텐츠를 동시에 식별하여 비디오 및 오디오 스트림의 안전성을 검토합니다.

강점

제한

네이티브 Omnimodal 융합: 텍스트, 비전, 오디오를 하나의 model로 통합하여 215개 multimodal 하위 작업에서 state-of-the-art 결과를 달성했습니다.

높은 GPU 요구 사양: omnimodal MoE 아키텍처를 로컬에 배포하려면 텍스트 전용 model보다 더 많은 VRAM이 필요합니다.

방대한 오디오 처리 범위: 256k context window를 통해 단일 요청으로 10시간 이상의 연속적인 오디오 데이터를 처리할 수 있습니다.

지역별 API latency: 실시간 성능은 현재 아시아 지역의 Alibaba Cloud 주력 리전 클러스터와 가까운 사용자들에게 최적화되어 있습니다.

저지연 실시간 음성: Thinker-Talker 아키텍처로 대화 중 중단이 가능한 상호작용형 음성 대화에서 1초 미만의 응답 시간을 보장합니다.

텍스트 추론 격차: multimodal 작업에서는 탁월하지만, 순수 논리 성능(GPQA 83.9)은 전문 추론 model보다 다소 낮습니다.

강력한 효율성 및 가격 경쟁력: 100만 input tokens당 $0.40의 비용으로 경쟁사 대비 낮은 비용으로 flagship 수준의 multimodal 기능을 제공합니다.

실험적인 Visual Coding: 바이브 코딩(vibe coding) 기능은 창발적 능력으로, 비디오 내의 복잡한 공간적 UI 좌표 처리에는 어려움을 겪을 수 있습니다.

API 빠른 시작

alibaba/qwen3.5-omni-plus

문서 보기

alibaba SDK

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: 'https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: 'qwen3.5-omni-plus',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze this video content.' }],
  modalities: ['text'],
  stream: true,
});

for await (const chunk of completion) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
}

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Qwen3.5-Omni에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Qwen3.5-Omni에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“시청각 바이브 코딩은 판도를 바꾸는 기능입니다. 버그를 설명할 때 화면에 무엇을 보여주는지 드디어 이해하네요.”

— dev_mindset

“Qwen3.5-Omni가 한 context에서 10시간의 오디오를 처리하는 능력은 연구자와 팟캐스터들에게 정말 대단한 기능입니다.”

— AI_Explorer_01

twitter

“음성 복제는 이전 세대보다 훨씬 자연스럽게 들리며, 영어의 경우 거의 구분할 수 없을 정도입니다.”

— TechGuru_Reviews

youtube

“드디어 문장 중간에 말을 끊지 않는 model이 나왔네요. 의미론적 중단 기능이 광고대로 작동합니다.”

— hacker_news_user

hackernews

“새로운 Qwen3.6 27B의 수치도 인상적이지만, 실제 제품에 가장 많이 쓰일 것은 Omni 버전이 될 것입니다.”

— David Hendrickson

twitter

“다섯 번이나 말을 끊어봤는데, 매번 제 의도를 파악했습니다.”

— Matt Shumer

youtube

Qwen3.5-Omni에 대한 동영상

Qwen3.5-Omni에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“Thinker-Talker 아키텍처는 실시간 latency 측면에서 큰 도약을 이뤄냈습니다 [04:15].”

“보통 보던 것의 두 배인 400초 분량의 비디오를 처리합니다 [07:22].”

“이 model은 본질적으로 엔드투엔드 다국어 및 multimodal을 지원합니다 [10:05].”

“ARIA 시스템은 표준 TTS에서 발견되던 발음 오류를 방지합니다 [15:30].”

“화면을 보여주면서 코드에 대해 유연하게 대화할 수 있습니다 [22:10].”

“다섯 번이나 말을 끊어봤는데, 매번 제 의도를 파악했습니다 [08:30].”

“비디오 속 장면을 바탕으로 코드를 작성하는 방식은 정말 놀랍습니다 [10:45].”

“우리가 본 GPT-4o의 음성 모드에 대한 첫 번째 진정한 경쟁자입니다 [14:20].”

“113개 언어의 음성 인식을 지원하며, 이는 엄청난 장점입니다 [18:55].”

“복잡한 PDF와 비디오에 대해 비전 추출 능력이 훨씬 더 강력합니다 [25:15].”

“10시간 오디오 context는 기업용으로 활용하기에 정말 최고입니다 [12:10].”

“영어 이외 언어에서의 성능은 Qwen이 앞서가는 부분입니다 [15:40].”

“배경 소음과 실제 사용자 간의 중단을 구분할 수 있습니다 [19:22].”

“가격은 특히 활성화된 parameters 규모를 고려할 때 매우 경쟁력이 있습니다 [24:10].”

“시각적 UI를 포함한 Python 자동화에 가장 뛰어난 성능을 보이는 model입니다 [28:45].”

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Qwen3.5-Omni 프로 팁

Qwen3.5-Omni을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

오디오 입력 최적화

256k context window 내에서 사실 관계 검색 정확도를 유지하려면 10시간이 넘는 오디오는 세그먼트별로 나누어 처리하세요.

의미론적 중단(Semantic Interruption) 활용

음성 앱에서 기본 턴 테이킹 기능을 활성화하여 배경 소음과 사용자의 의도를 구분하세요.

기술 용어에 ARIA 사용

스트리밍 음성 모드를 활용해 ARIA 정렬 기능을 사용하면 기술적인 수치를 정확하게 발음할 수 있습니다.

비디오 프레임 레이트 제어

표준 비디오는 1 FPS로 업로드하되, 시각적 정밀도가 중요한 고도의 액션 장면에서는 레이트를 높이세요.

후기

사용자 후기

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