Qwen, 초장기 복잡 작업 AI 에이전트 훈련용 RL 프레임워크 QwenGyre 공개한다
원문 제목 — Qwen released QwenGyre - RL framework for training AI agents on extremely long complex tasks
📄 전문 번역
Qwen이 초장기(XLong) 에이전트 훈련에 탄력적 RL을 도입하는 QwenGyre를 공개했다. 이 프레임워크는 두 가지 핵심 설계와 함께 출시된다.
Elastic Scheduler는 수요 변화에 따라 롤아웃과 훈련 사이에서 GPU를 재할당하며, 라이브 실행은 결코 중단되지 않는다. Colocate 대비 최대 1.85배, Async 대비 1.78배의 속도 향상을 제공한다.
Trajectory Processor는 컴팩션, 서브 에이전트, 재시도 같은 분기 실행을 접두사를 공유하는 궤적 트리로 변환해 경계가 있고 중복이 제거된 훈련 샘플을 만든다. 타임아웃 이후의 부분 진행 상황도 채점 대상이 된다.
QwenGyre는 Qwen3.8-2.4T-A95B로 확장되어 롤아웃당 약 70만 토큰을 처리하며, 48 스텝 만에 NL2RepoBench 점수를 52.5%에서 58.5%로 끌어올리고 Async 대비 엔드투엔드 훈련 시간을 약 44% 단축했다.
해당 논문은 arXiv에 공개되어 있다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
Qwen이 초장기(XLong) 에이전트 훈련을 위한 탄력적 RL 프레임워크 QwenGyre를 공개했다. Elastic Scheduler와 Trajectory Processor라는 두 핵심 설계를 내세워 Qwen3.8-2.4T-A95B 기준 NL2RepoBench 점수를 48 스텝 만에 52.5%에서 58.5%로 끌어올리고 엔드투엔드 훈련 시간을 약 44% 단축했다. 댓글에서는 Qwen3.6-122B 모델에 대한 관심과 가정 환경에서의 에이전트 모델 훈련 가능성에 대한 기대가 드러나고 있다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
이 팀은 정말 너무 잘한다.
... 훈련 스텝 1~42에 걸쳐 Qwen 3.6 122B로 NL2RepoBench 평가... 우리는 Qwen 3.6 122B를 사용해 QwenGyre를 평가한다... 논문은 Qwen3.6-122B를 14번 언급한다. r/LocalLLaMa에서는 그 모델을 원하는 사람이 정말 많았다.
Qwen 4가 대박날 거라는 걸 나는 이미 안다.
이제 집에서 에이전트형 괴물 모델을 훈련할 수 있다. 컴퓨팅만 모아서 풀링하면 된다.