Qwen도, 딥시크에서도 보고되는 부분이지만, 서구권 모델에 비해 사고 풍선이 매우 거대함. Qwen 3.6 27b 의 경우 사고 풍선이 결과물

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

원문 타래: https://x.com/Multi_Serio_Ai/status/2058453537353568401

2026-05-24

Qwen도, 딥시크에서도 보고되는 부분이지만, 서구권 모델에 비해 사고 풍선이 매우 거대함. Qwen 3.6 27b 의 경우 사고 풍선이 결과물의 3~4배로 진짜 풍선처럼 부풀어 오르는경우를 자주 볼 수 있음. 낮은 파라메터를 보완하기 위해 결과물 전체를 사고한 뒤 작업하게 설계해 두었기 때문으로 보임.

원문 보기

이는 서구권 SOTA에 비해 모델 파라메터가 낮기 때문. 현재 Opus 는 약 3~5T, Gpt 는 10T 파라메터로 추정되는데 중국 모델들은 아직 2T를 넘는 모델이 잘 없음. 결국 이러한 사고 버블의 확장으로 실제 소비되는 토큰의 양이 꽤 많이 늘어남. 그래서 토큰당 낮은 가격이 실제 낮은 가격은 아님.

원문 보기

물론, 그럼에도 불구하고 여전히 낮은 가격임을 부정할 수는 없지만 동일 토큰에 동일 결과물이 나오는 게 아니라는 것임. 사고 버블로 인한 토큰 낭비와 성능 부족으로 인한 재작업까지 고려하면 단순히 토큰당 가격으로 비교하는 것은 맞지 않다는 말을 하고 싶었음.

원문 보기

문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

Serio님은 Qwen과 딥시크 등 중국계 모델이 서구권 모델보다 '사고 풍선(Chain-of-Thought)'의 분량이 비정상적으로 길며, 이것이 낮은 파라미터 수를 보완하기 위한 설계라고 주장하셨습니다. 실제로 추론 과정의 토큰 소비가 늘어나면 실질적인 비용 상승과 효율 저하로 이어진다는 분석은 논리적인 타당성을 갖추고 있습니다. 다만, 특정 모델의 파라미터 수치와 그로 인한 설계 의도를 단정 지은 부분은 공식 문서에서 명확히 확인되지 않은 개인적 판단에 가깝습니다.

특히 Opus나 GPT의 파라미터 추정치와 중국 모델의 규모를 직접 비교하여 결론을 내린 대목은 근거가 다소 부족하며, 추가적인 확인이 필요합니다. 모델의 내부 구조와 파라미터 규모는 기업 비밀인 경우가 많아, 이를 근거로 토큰 가격의 실질적 가치를 논하는 것은 추측의 영역이 큽니다. 따라서 단순히 토큰당 가격이 아닌 결과물의 품질과 효율성을 함께 따져봐야 한다는 관점은 유효하나, 그 원인을 파라미터 수치에서 찾는 주장은 보완 설명이 필요해 보입니다.

실험 맥락운용 관찰재현 포인트