쓸 만한 실시간 통역 AI가 나왔다. 그런데 어떻게 공개했는지를 보면 이야기가 달라진다. 알리바바 Qwen은 Qwen3.8-LiveTranslate를 API로 제공하고, 이틀 뒤 이미지 생성·편집 모델 Qwen-Image-2.1의 가중치를 공개했다. 두 선택을 나란히 놓으면 한 가지 질문이 남는다. Qwen이 말하는 “오픈”은 누구를 위한 오픈인가.
여행과 회의에 쓰고 싶은 실시간 통역
2026년 9월 18일 발표된 Qwen3.8-LiveTranslate는 음성을 듣고 번역된 음성을 내보내는 실시간 동시통역 모델이다. 공식 설명상 음성 인식과 텍스트 번역은 60개 언어, 음성 출력은 29개 언어를 지원한다. 여러 화자를 구분하고, 앞선 대화 맥락을 참고해 사람 이름과 고유명사를 옮기며, 원래 화자의 목소리 특징을 살린 음성을 생성한다.
Qwen은 평균 지연 지표인 LAAL이 이전 2.8초에서 2.3초로 줄었다고 발표했다. 모든 상황의 응답 시간이 2.3초라는 뜻은 아니지만, 대화가 오가는 동안 통역을 이어 가려는 제품이라는 점은 분명하다. 여행 중 현지인과 대화하거나 다국어 회의를 진행할 때 직접 써 보고 싶은 기술이다.
출처: X @Alibaba_Qwen
하지만 가중치는 열지 않았다
LiveTranslate는 다운로드해 직접 실행하는 오픈웨이트 모델이 아니다. 공식 사용 경로는 Alibaba Cloud의 DashScope 실시간 API다. 모델 ID는 qwen3.8-livetranslate-flash-realtime이며, WebSocket으로 음성을 주고받는다. 베이징 리전의 공식 예시는 다음 주소를 사용하고 API 키와 workspace ID를 요구한다.
wss://{workspace_id}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime?model=qwen3.8-livetranslate-flash-realtime과금도 사용량에 따라 붙는다. 공식 가격표의 베이징 리전 기준 입력 음성은 백만 토큰당 40위안, 출력 텍스트는 100위안, 출력 음성은 160위안이다. 입력 이미지 단가는 백만 토큰당 3.3위안으로 안내돼 있다. 리전과 모달리티에 따라 단가가 달라질 수 있어 실제 호출 전 DashScope 공식 가격표를 확인해야 한다.
이 방식은 앱이나 서비스에 통역 기능을 붙이기 편하다. 반면 사용자는 API 계정과 연결, 토큰 비용을 감수해야 하고, 모델 자체를 내려받아 로컬에서 구동하거나 별도 환경에 배포할 수는 없다. Qwen2.5와 Qwen3, Qwen-Image 등 여러 모델의 가중치를 공개해 온 Qwen의 행보를 생각하면 LiveTranslate의 선택은 더 눈에 띈다.
이틀 뒤 이미지 모델은 가중치를 공개했다
9월 20일, LiveTranslate 발표 이틀 뒤 Qwen은 Qwen-Image-2.1을 공개했다. 이미지 생성과 편집을 결합한 모델로, 가중치를 내려받아 로컬에서 실행할 수 있다. 투명 배경 이미지 생성, 여러 참조 이미지 활용, 지정 영역 편집이 가능하며 인물 얼굴을 합성하거나 편집하는 작업에도 쓰일 수 있다. 이런 범용 기능은 딥페이크에 악용될 위험을 낳는다. 가중치가 한 번 공개되고 사본이 퍼지면 알리바바가 이를 원격으로 회수할 수도 없다.
출처: X @Alibaba_Qwen
출처: X @Alibaba_Qwen
가중치가 공개됐다는 말은 라이선스 제한이 없다는 뜻은 아니다. Qwen-Image-2.1의 Qwen Research License는 사용 범위를 비상업적 연구와 평가로 제한하고, 상업적 이용에는 별도 허가를 요구한다. 다만 가중치를 받아 로컬에서 실행하면 알리바바의 추론 서버를 매번 거치지 않고도 작업할 수 있다.
이 차이는 Qwen의 오픈웨이트 활동과도 이어진다. Qwen2.5, Qwen3, 전작 Qwen-Image처럼 개발자와 연구자가 직접 다룰 수 있는 모델을 꾸준히 내놨다. 공개 방식은 모델마다 다르고, 가중치를 공개한 경우에도 라이선스 조건은 따로 확인해야 한다.
공개 기준은 왜 정반대로 보일까
오픈웨이트가 기준이라면 통역 모델도 열렸어야 한다. 안전이 기준이라면 딥페이크 악용 위험과 공개 뒤 가중치를 회수할 수 없다는 점을 고려해, 위험이 큰 이미지 모델부터 조심스럽게 공개하는 게 자연스럽다. 실제 선택은 정확히 반대다.
그런데 실제로는 일상에서 바로 쓰고 싶은 통역 모델은 서비스 API 안에 있고, 인물 이미지 편집까지 가능한 모델은 가중치를 내려받아 직접 실행할 수 있다. 같은 회사가 두 모델에 반대 방향의 문을 열어 둔 셈이다.
사업으로 보면 설명이 쉬워진다
알리바바가 두 선택의 이유를 밝힌 적은 없다. 그래도 결과만 보면, 이미지 가중치는 개발자 생태계를 키우도록 풀고 실시간 통역은 토큰 사용량이 매출로 이어지는 API 안에 뒀다. 위험은 사회가 함께 떠안고, 유용한 서비스의 수익은 회사가 가져가는 모양새다.
누구를 위한 오픈인가
생태계를 키우기 좋은 이미지 모델은 풀고, 계속 돈 받기 좋은 통역 모델은 쥐고 있다. 오픈웨이트가 나쁘다는 이야기가 아니다. 쟁점은 무엇을 열고 무엇을 닫았는지, 그 선택의 위험과 이익이 누구에게 돌아가는지다.
통역 AI는 닫고 이미지 AI는 연 알리바바의 오픈은, 누구를 위한 오픈인가.
