이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 코딩 에이전트와 효율적인 추론에 5가지 새로운 Qwen 모델 사용 가능
오늘 AWS는 AWS 고객에게 제공되는 파운데이션 모델 포트폴리오를 확장하여 Amazon SageMaker JumpStart에서 Qwen3-Coder-Next, Qwen3-30B-A3B, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, Qwen3.5-4B를 출시한다고 발표했습니다. Qwen의 이 5개 모델은 에이전틱 코딩, 효율적인 추론, 확장된 사고, 멀티모달 이해 등 특수 기능을 제공하여 고객이 AWS 인프라에서 다양한 사용 사례에 걸쳐 정교한 AI 애플리케이션을 구축하도록 지원합니다.
이러한 모델은 특수 기능을 통해 다양한 엔터프라이즈 AI 문제를 해결합니다.
Qwen3-Coder-Next는 장기 추론, 복잡한 도구 사용, 실행 실패 복구에 탁월하여 CLI/IDE 플랫폼에서 코딩 에이전트를 구동하는 데 이상적입니다.
Qwen3-30B-A3B는 사고 모드와 비사고 모드 간 원활한 전환을 지원하는 고유한 기능을 갖추고 있어 다국어 대화, 수학적 추론, 도구 직접 호출과 같은 범용 어시스턴트 태스크에 매우 적합합니다.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507은 향상된 긴 컨텍스트 이해력으로 수학, 과학, 코딩 분야의 복잡한 추론 태스크에서 크게 개선된 성능을 제공합니다.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct는 사용자 지정 함수 직접 호출 형식과 리포지토리 규모의 컨텍스트 이해를 갖춘 에이전틱 코딩 워크플로를 위해 설계되었습니다.
Qwen3.5-4B는 통합 비전-언어 훈련과 201개 언어를 지원하여 경량 멀티모달 배포에 이상적입니다.
SageMaker JumpStart를 사용하면 고객은 몇 번의 클릭만으로 이러한 모델을 배포하여 특정 AI 사용 사례를 해결할 수 있습니다.
이러한 모델을 시작하려면 SageMaker Studio의 Models 섹션으로 이동하거나 SageMaker Python SDK를 사용하여 모델을 AWS 계정에 배포하세요. SageMaker JumpStart에서 파운데이션 모델을 배포하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker JumpStart 설명서를 참조하세요.