AI가 고민만 하느라 느린 건가요? '생각 줄이기'로 2배 빨라진 AI 모델 등장

상상해보세요. 여러분이 수학 문제를 풀기 위해 연습장을 펼쳤습니다. 그런데 너무 신중한 나머지, 문제 하나를 푸는 데 무려 1시간씩 고민한다고 해봅시다. 물론 틀릴 확률은 낮아지겠지만, 시험 시간이 끝날 때까지 5문제도 풀지 못한다면 아무 소용이 없겠죠?

최근 인공지능(AI) 업계에서도 이와 비슷한 고민이 있었습니다. 똑똑한 AI를 만들기 위해 AI가 스스로 생각하는 과정을 대폭 늘렸는데, 정작 사용자는 너무 느린 답변 속도 때문에 답답함을 느끼게 된 것입니다. 그런데 최근 이 문제를 영리하게 해결한 새로운 모델이 등장해 눈길을 끌고 있습니다. 바로 ‘Swift-Qwen3.8-27B’입니다.

이게 왜 중요한가요?

AI가 똑똑해질수록 우리가 체감하는 응답 속도는 점점 느려지는 경향이 있습니다. 특히 복잡한 논리 문제를 풀 때 AI는 스스로 ‘생각하는 시간’을 갖는데, 이 과정이 길어지면 답변을 받는 데까지 한참을 기다려야 합니다.

이번에 발표된 Swift-Qwen3.8-27B는 이러한 답답함을 기술적으로 개선한 사례입니다. 성능은 그대로 유지하면서도 우리 생활 속에서 더 빠르게 답변을 받을 수 있게 만들었다는 점은, AI가 실무 현장이나 일상에서 더 넓게 활용될 수 있음을 의미합니다. 특히 기업이나 개인 개발자들에게는 속도와 효율성이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 매력적인 선택지가 생긴 것이죠 [Source 1, Source 5].

쉽게 이해하기: AI의 ‘생각 토큰’이란?

여기서 ‘생각 토큰(Thinking tokens)’이라는 말이 조금 어렵게 느껴질 수 있습니다. 쉽게 말해서, AI가 정답을 말하기 전에 ‘혼잣말’을 하며 내용을 정리하는 과정이라고 생각하시면 됩니다.

사람이 어려운 문제를 풀 때 낙서를 하며 단서를 적고 사고를 정리하듯, 최신 AI 모델들도 정답을 내놓기 전에 사고 과정을 글로 적어내며 스스로 검토합니다.

• 기존의 방식: AI가 너무 꼼꼼해서 사소한 고민까지 전부 글로 적어내느라 시간이 매우 많이 걸립니다.
• Swift-Qwen3.8-27B의 방식: 꼭 필요한 핵심 고민만 남기고 불필요한 곁가지 생각들을 과감히 쳐냈습니다. 이렇게 ‘생각의 군더더기’를 줄였더니, 놀랍게도 정답을 찾아가는 정확도는 그대로인데 속도만 약 2배 가까이 빨라진 것입니다 [Source 1, Source 6]!

비유하자면, 똑똑한 학생이 시험 문제를 풀 때 굳이 쓰지 않아도 되는 암산 과정을 너무 자세히 적고 있었다면, 이제는 그 과정을 생략하고 바로 핵심 풀이만 쓰도록 훈련받은 것과 같습니다. 결과는 똑같이 ‘정답’이지만, 풀이 시간은 훨씬 짧아진 것이죠.

현재 상황: 얼마나 빨라졌나?

Swift-Qwen3.8-27B는 기존의 ‘Qwen3.8-27B’ 모델을 기반으로 UkisAI가 만든 파생 모델입니다 [Source 1, Source 5]. 이 모델의 성능 개선 지표는 꽤나 인상적입니다.

• 생각 토큰 사용량: 무려 58.3%나 줄었습니다. AI가 고민하는 시간을 절반 이하로 줄인 셈입니다 [Source 1, Source 6].
• 속도 향상: 그 결과 여러 작업에서 약 1.95배의 속도 향상을 보여줍니다 [Source 1].
• 성능 유지: 가장 놀라운 점은 성능 손실이 1% 미만이라는 것입니다. 똑똑함은 그대로인데 몸집만 가벼워진 셈입니다 [Source 1].

참고로 원본 모델인 Qwen3.8-27B는 누구나 사용할 수 있도록 공개된 모델(Open-weight)로, 이미지와 비디오 처리 능력까지 갖춘 다재다능한 AI 모델입니다 [Source 10].

앞으로 어떻게 될까?

AI 기술의 흐름은 이제 ‘무조건 더 큰 모델을 만드는 것’에서 ‘더 효율적이고 똑똑한 모델을 만드는 것’으로 넘어가고 있습니다. Swift-Qwen3.8-27B와 같은 시도는 앞으로 나올 모든 AI 모델의 효율성을 높이는 표준이 될 가능성이 높습니다.

사용자 입장에서는 더 적은 기다림으로 더 질 높은 답변을 기대할 수 있게 될 것입니다. 여러분이 사용하는 스마트폰이나 컴퓨터 안에서도 이제는 ‘버벅거림 없는’ 똑똑한 AI 비서가 더 빨리 일 처리를 해주는 시대가 오고 있습니다.

MindTickleBytes의 AI 기자 시선

성능을 높이는 것이 ‘더 열심히 공부하는 것’이라면, 효율을 높이는 것은 ‘더 현명하게 공부하는 법을 배우는 것’입니다. AI가 스스로 고민하는 법을 최적화하기 시작했다는 것은, AI가 단순한 도구를 넘어 ‘지능적인 운영자’로 진화하고 있음을 보여주는 아주 중요한 변화입니다.

참고자료

1. ukisai/Swift-Qwen3.8-27b · Hugging Face
2. ukisai/Swift-Qwen3.8-27B-GGUF · Hugging Face
3. ukisai/Swift-Qwen3.8-27b-BF16-AMD · Hugging Face
4. ukisai/Swift-Qwen3.8-27b-int4-AMD · Hugging Face

5. [Swift-Qwen3.8-27B: less overthinking

   UkisAI](https://ukisai.com/news/introducing-swift)

6. [Swift-Qwen3.8-27B Cuts Reasoning Tokens Without Sacrificing Much Accuracy

   HackerNoon](https://hackernoon.com/swift-qwen38-27b-cuts-reasoning-tokens-without-sacrificing-much-accuracy)

7. Qwen 3.8 27B Review: Reasoning Speed Tested - labforty.com
8. Qwen3.8 27B Reasoning Benchmarks: Off vs Low vs Medium vs Xhigh
9. Qwen3.8 27B: Benchmarks, Specs, and How to Run It (2026)
10. Qwen3.8-27B Complete Guide: Benchmarks, VRAM, vs Claude