China Telecom, Xing4.0 공개: 화웨이 칩에 건 개방형 승부수

China Telecom 그룹의 인공지능 기업 China Telecom AI가 Xing4.0-29B-A4B를 공식 공개했다. 도구 호출, 터미널 작업, 프로그래밍 같은 에이전트형 작업을 위해 설계된 mixture-of-experts 구조의 오픈 웨이트 언어 모델이다. Apache 2.0 라이선스로 공개된 이 시스템은 이전에 TeleChat으로 불리던 Xing 시리즈에 속하며, 전체 파라미터 290억 개 중 토큰당 40억 개가 활성화된다. 기본 컨텍스트 창은 256K이고 512K까지 확장할 수 있다. AIbase에 따르면 중국 내 발표는 9월 17일이었고, 해외에는 2026년 9월 22일 베이징발 보도자료로 알려졌다.

가장 눈여겨볼 부분은 공급망에 관한 주장이다. Hugging Face에 게시된 공식 모델 카드에서 회사는 학습 전체를 MindSpore 프레임워크를 사용해 화웨이 Ascend NPU에서 진행했다고 밝히며, 이를 “Ascend NPU 플랫폼에서만 학습된 이 규모의 첫 모델”이라고 소개했다. 같은 문서에서 학습 효율이 약 96% 향상됐다고 주장하지만, 계산에 쓴 기준은 밝히지 않았다. 배포 측면에서 상업용 보도자료는 이 모델이 소비자용 그래픽카드 한 장에서 15GB 메모리로 구동된다고 설명하지만, 어떤 양자화를 기준으로 한 수치인지는 밝히지 않는다. AIbase의 분석은 이를 4비트 양자화 기준으로 보고 있으나, Hugging Face 카드에는 메모리 요구 사항이 없고 공식 저장소에 올라온 파일은 현재 F32와 BF16 형식이다.

개발사가 공개한 성능 수치는 직접 경쟁 모델과 비교해 엇갈린 결과를 보여 준다. 기술 카드에 인용된 에이전트·프로그래밍 테스트에서 Xing4.0은 Terminal-Bench 2.1에서 57.50점, Claw-Eval에서 76.55점으로 Gemma4-26B-A4B와 Qwen3.6-35B-A3B를 앞섰지만, SWE-bench Verified에서는 75.00점으로 알리바바 모델의 76.00점에 못 미쳤다. 같은 표에서 AIME2026, Tau3-Bench, SWE-bench Multilingual, AA.LCR에서도 Qwen3.6보다 낮았고, IFBench와 AA.LCR에서는 Gemma4보다 낮았다. 회사는 복잡한 문의를 처리하기 위해 이미 자사 고객 서비스에 이 시스템을 도입했으며 첫 응대에서의 문제 해결률이 개선됐다고 주장했지만, 이를 뒷받침하는 수치는 내놓지 않았다. 프로젝트의 방향에 대해 China Telecom AI 대변인은 “AI의 미래는 점점 더 커지는 모델이 아니라, 강력한 지능을 누구나 저렴하게 쓰고 어디에나 배포할 수 있게 만드는 데 있다고 믿는다”고 말했다.

기업 기술 카드에 게시된 성능 비교는 독립적인 검증이 이뤄지기 전까지 잠정적일 뿐이다. 반면 산업적 관점에서 중요한 것은 학습 전체를 화웨이 하드웨어로 진행했다는 주장이며, 바로 그것이 외부의 누구도 확인할 수 없는 부분이다. 가중치는 내려받을 수 있지만, 그것을 만들어 낸 하드웨어는 내려받을 수 없다.

— Olya