Qwen3.6 Flash를 로컬에서 실행할 수 있나요?

Qwen | 1,000,000 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.19/M, 출력 $1.12/M. Qwen3.6 Flash는 Alibaba의 Qwen 3.6 시리즈에서 빠르고 효율적인 언어 모델입니다. 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원하며 100만 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 256K 토큰 이상부터 계층별 가격이 적용됩니다. 명시적 캐시 읽기와 캐시 생성 가격이 모두 지원되는 프롬프트 캐싱 기능이 포함되어 있습니다.

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캡틴의 노트

Captain 작성, 하우스 에디터

2026-10-13의 노트

Qwen3.6 Flash는 Alibaba에서 개발한 빠르고 멀티모달 입력을 지원하는 언어 모델로, 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 모두 처리합니다. 가장 큰 특징은 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하면서도 대부분 최첨단 모델보다 훨씬 저렴한 가격에 이용할 수 있다는 점입니다. 긴 컨텍스트나 멀티모달 작업을 하면서도 큰 API 비용을 원하지 않는 개발자와 연구자에게 적합합니다.

알려진 점

100만 토큰 컨텍스트 윈도우로 이 가격대에서 가장 큰 편 중 하나
텍스트, 이미지, 비디오 입력을 단일 모델에서 처리
프롬프트 캐싱 지원으로 반복적이거나 긴 프롬프트 비용 절감
표준 컨텍스트 길이에서 입력 토큰당 $0.20 미만 가격

주의할 점

256K 토큰 이상부터 계층별 가격이 적용되어 매우 긴 컨텍스트는 기본 요금보다 비쌈
가중치가 공개되지 않아 로컬 실행 불가, Alibaba API에 종속
모델 카드가 공개되지 않아 기능 세부사항은 알려지지 않음

최적 용도

시도해볼 프롬프트

긴 문서 요약

아래는 긴 연구 보고서입니다. 전체 텍스트를 읽고 가장 중요한 세 가지 발견을 식별하며, 한 문단으로 사용된 방법론을 설명하고, 데이터로 뒷받침되지 않는 주장에 표시를 해주세요. 마지막으로 비전문가도 이해할 수 있는 한 문단 요약을 작성하세요.

업로드된 이미지 분석

데이터 대시보드 스크린샷을 첨부합니다. 각 차트가 무엇을 보여주는지 설명하고, 모든 패널에서 가장 중요한 추세 하나를 식별하며, 분석가가 추가로 조사해야 할 두 가지 질문을 제안하세요.

복잡한 계획 분석

네 명으로 구성된 소규모 소프트웨어 팀이 6개월 동안 제품을 중단하지 않고 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스로 이전해야 합니다. 가장 위험한 세 단계를 식별하고, 각 단계가 위험한 이유를 설명하며, 구체적인 완화책을 제안하세요.

비교하기

Qwen3.8 Flash
오픈 가중치 모델
1,000,000 토큰 컨텍스트 · $0.15/M 입력, $0.47/M 출력
Qwen3.8 27B
오픈 가중치 모델
1,000,000 토큰 컨텍스트 · $0.24/M 입력, $2.20/M 출력
Qwen3.6 35B A3B
오픈 가중치 모델
262,144 토큰 컨텍스트 · $0.15/M 입력, $1.00/M 출력
Qwen3.5-9B
오픈 가중치 모델
262,144 토큰 컨텍스트 · $0.10/M 입력, $0.15/M 출력

qwen의 더 많은 텍스트 모델

사람들이 묻는 질문

Qwen3.6 Flash를 로컬에서 실행할 수 있나요?: 아니요. 가중치가 공개되지 않아 API 전용이며 자체 하드웨어에서 실행할 수 없습니다.
Qwen3.6 Flash의 비용과 컨텍스트 크기는 어떻게 되나요?: 표준 요금은 입력 토큰 100만 개당 $0.19, 출력 토큰 100만 개당 $1.12이며, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다. 256K 토큰 이상부터 계층별 가격이 적용됩니다.
Qwen3.6 Flash가 지원하는 입력 유형은 무엇인가요?: 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 모두 지원하는 몇 안 되는 모델 중 하나입니다.

캡틴의 평가
긴 컨텍스트와 멀티모달 API 작업에 적합한 매우 저렴한 진입점이지만, 가중치 비공개와 문서 부족이 아쉽습니다.

캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.

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Updated Oct 22, 2026

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이 점수가 어떻게 계산되는지

이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.

용어집: 여기서 쓰는 말들

히트 점수: 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수: 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치: 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일: 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요: 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률: 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정: 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더: 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드: 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트: PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰: Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트): 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩: 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치: 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령: 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트: 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수: 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간): 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세: 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델: 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.

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