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[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = 문샷AI가 '키미(Kimi) K3'를 공개한 지 얼마 안돼 알리바바(Alibaba)도 차세대 AI 모델 '큐원(Qwen) 3.8 맥스 프리뷰(Max-Preview)' 버전을 공개하며 중국 AI 기업간 경쟁에 불씨를 당겼다. 

여기에 4월 차세대 AI 모델 V4 프리뷰 버전을 공개한 딥시크(DeepSeek∙深度求索∙선두추쒀)가 이달 V4의 정식(GA) 버전을 공개할 것이라는 관측까지 나오면서 글로벌 생성형 AI 시장의 주도권 경쟁이 새로운 국면에 접어들었다.

문샷AI, 딥시크, 알리바바는 모두 한층 더 업그레이드 된 AI 모델을 앞세워 미국 빅테크에 도전장을 내밀었지만, 각 사의 경쟁 전략은 저비용, 최고 성능, 범용 멀티모달로 뚜렷하게 차별화된다.

AI 경쟁이 단순한 모델 성능을 넘어 생태계와 상용화 경쟁으로 확대되는 가운데, 세 기업의 최신 AI 모델이 가진 차별점과 경쟁 우위를 비교·분석해 본다.

◆ '딥시크 vs 문샷AI vs 알리바바' 경쟁 본격화  

중국 생성형 AI 시장은 비슷한 시기에 이전보다 한층 업그레이드 된 최신 모델을 공개한 딥시크(DeepSeek∙深度求索∙선두추쒀), 문샷 AI, 알리바바(Alibaba)를 중심으로 새로운 경쟁 국면에 진입했다.

세 모델 모두 초거대 MoE(전문가 혼합) 아키텍처를 채택했지만 개발 전략과 차별화 포인트는 뚜렷하게 갈린다.

1. 딥시크 'V4'

가장 먼저 포문을 연 것은 딥시크다. 딥시크는 지난 4월 24일 '딥시크 V4' 시리즈 V4-Pro와 V4-Flash 프리뷰 버전을 공개하며 AI 모델 경쟁에 불을 지폈다. 약 1조6000억(MoE) 파라미터 규모의 모델로, 최대 100만 토큰 컨텍스트를 지원한다.

특히 비용 효율적인 추론 성능과 MIT 라이선스 기반 오픈웨이트(Open Weight) 전략을 내세우며 개발자 생태계 확대에 집중하고 있다. 기본적으로는 텍스트 중심 거대언어모델(LLM)이지만, 멀티모달 기능은 '딥시크-VL' 계열 모델을 통해 별도로 제공한다.

현재는 오픈웨이트 버전이 이미 공개됐으며, 정식(GA) 버전은 향후 공개될 전망이다. 시장에서는 이르면 7월 내 공개될 것이라는 관측도 나온다.

2. 문샷 AI '키미 K3'

문샷 AI의 키미(Kimi) K3는 규모에서 경쟁사를 압도한다. 총 2조8000억(MoE) 파라미터를 탑재해 현재 공개된 모델 가운데 현존 최대 규모 오픈웨이트 모델로 평가 받는다.

지난 7월 16일 정식 출시됐으며, 서비스는 먼저 시작하고 모델 가중치는 7월 27일까지 공개하는 방식을 채택했다.

최대 100만 토큰 컨텍스트를 지원하며 텍스트와 이미지, 문서 처리 능력을 제공한다.

문샷 AI는 K3를 통해 오픈AI(OpenAI)와 앤트로픽(Anthropic) 등 미국 선두 업체와의 정면 승부를 선언했다.

3. 알리바바 '큐원 3.8'

알리바바는 7월 19일 '큐원(Qwen) 3.8 맥스 프리뷰(Max-Preview)' 버전을 공개하며 경쟁에 합류했다.

2조4000억(MoE) 파라미터 규모의 플래그십 모델로, 범용 AI와 멀티모달을 핵심 전략으로 내세웠다. 텍스트는 물론 이미지와 영상, 문서까지 폭넓게 처리할 수 있으며 100만 토큰급 초장문 컨텍스트를 지원한다. 현재는 프리뷰 버전이 공개된 상태이며, 회사는 오픈웨이트 버전도 순차적으로 공개할 계획이라고 밝혔다.

세 모델은 모두 오픈 생태계를 지향하지만 개방 방식에는 차이가 있다. 딥시크 V4는 오픈웨이트를 이미 공개해 개발자들이 즉시 다운로드해 활용할 수 있는 반면, 키미 K3는 가중치 공개를 앞두고 있으며, 큐원 3.8은 프리뷰 버전을 먼저 선보인 뒤 오픈웨이트 버전을 공개하는 전략을 택했다.

세 모델 모두 가중치는 공개하지만 전체 학습 데이터와 학습 파이프라인, RLHF(인간 피드백 기반 강화학습) 과정 등은 공개하지 않아 엄밀히는 '오픈소스(Open Source)'가 아닌 '오픈웨이트(Open Weight)' 모델로 분류된다.

◆ 3대 모델의 '추론·코딩·비용·멀티모달' 경쟁우위

성능 경쟁에서도 각자의 강점이 뚜렷하다.

추론 능력에서는 현재 공개된 벤치마크 기준으로 키미 K3가 가장 앞선다는 평가를 받고 있으며, 큐원 3.8 역시 알리바바 측에서 최고 수준의 성능을 주장하고 있으나 아직 맥스-프리뷰 버전만 공개된 상태로 독립적인 검증은 충분하지 않은 상태다.

코딩 성능은 독립 벤치마크 기준 키미 K3, 딥시크 V4, 큐원 3.8 순으로 평가된다.

키미 K3에게 있어 코딩 성능은 핵심 경쟁력으로, 해외 폐쇄형 AI 모델과의 격차를 크게 좁혔다는 평가를 받았다.

코딩 성능 평가 벤치마크 '프로그램 벤치(Program Bench)'에서 키미K3의 코딩 성능은 77.8점을 기록해 오픈AI의 지피티-5.6 솔(GPT-5.6 Sol, 77.6점)을 소폭 앞섰고, '프런티어 SWE(Frontier SWE)'에서는 81.2점으로 GPT-5.6 Sol(71.3점)을 큰 폭으로 넘어섰다. 키미 K3가 두 핵심 코딩 벤치마크에서 GPT-5.6 Sol을 넘어선 것이다. 또한 '터미널 벤치(Terminal Bench)'에서는 88.3점을 기록하며 GPT-5.6 Sol(88.8점)과의 격차를 0.5점까지 좁혔다.

문샷 AI는 키미 K3의 종합 성능이 현재 최고 성능을 자랑하는 클로드 페이블(Claude Fable 5) 5와 GPT-5.6 Sol에는 아직 다소 미치지 못하지만, 코딩 분야에서는 글로벌 최상위 폐쇄형 모델과 경쟁할 수 있는 수준에 도달했다고 평가했다.

V4의 경우 프리뷰 버전 공개 당시 공식 테스트 결과에 따르면, 코딩 성능 평가 벤치마크인 'SWE-벤치 베리파이드(SWE-bench Verified)' 평가에서 딥시크 V4 프로 맥스(V4 Pro Max)와 클로드 오퍼스 4.6 맥스(Opus 4.6 Max) 간 격차는 불과 0.2%포인트였다. 다만 긴 문맥 검색, 전문 소프트웨어 엔지니어링, 일부 지식 추론 성능 평가에서는 여전히 클로드 오퍼스가 우위를 유지하고 있다는 점에서 기술적 격차는 존재한다는 평가가 나온다.

반면 비용 경쟁력에서는 API 가격을 앞세운 딥시크 V4가 가장 우수하며, 큐원 3.8 프리뷰와 키미 K3가 뒤를 잇는다. 특히, 딥시크 V4의 가격은 경쟁 모델의 약 7분의 1 수준에 불과하다. 

멀티모달 전략도 차별화된다. 딥시크 V4는 기본적으로 텍스트 중심 모델이며 멀티모달은 별도 VL 계열 모델을 통해 제공한다. 반면 큐원 3.8은 텍스트·이미지·영상·문서를 모두 지원하는 범용 멀티모달 플랫폼을 지향하고 있으며, 키미 K3는 텍스트·이미지·문서 처리 능력을 중심으로 경쟁력을 강화하고 있다.

업계에서는 이번 경쟁의 핵심이 단순한 파라미터 규모가 아니라 성능·가격·개방성 등 오픈웨이트(Open Weight)·생태계를 둘러싼 종합 경쟁으로 전환됐다고 평가한다.

특히 딥시크의 저비용 전략, 문샷AI의 초거대 모델 전략, 큐원의 범용 멀티모달 전략이 각각 다른 시장을 겨냥하고 있어 향후 중국 AI 시장의 주도권 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 전망된다.

구체적으로 딥시크 V4는 저비용 AI 인프라·개발자 생태계를, 키미 K3는 최고 성능을 요구하는 프리미엄 AI 시장을, 큐원 3.8은 기업용 범용 AI 플랫폼을 핵심 시장으로 공략하고 있다. 

pxx17@newspim.com