Qwen 시리즈: Alibaba의 오픈소스 LLM 혁신 파헤치기

1. Qwen이란 무엇인가

Qwen(Tongyi Qianwen)은 Alibaba Cloud에서 선보인 대형 언어 모델 시리즈로, 2023년 첫 출시 이후 지속적으로 진화해왔습니다.

• base 모델, chat 특화 모델, 멀티모달, 그리고 MoE 아키텍처까지 폭넓은 라인업을 갖췄습니다.
• Apache-2.0 라이선스로 공개되어 자유롭게 활용할 수 있습니다.

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2. 주요 특징 비교

시리즈	주요 특징
Qwen 1.x & 2	0.5B~72B 파라미터와 29개 언어 지원, 탁월한 언어 이해·코딩 성능
Qwen 2.5	18T 토큰 사전 학습, SFT·RLHF를 통한 튜닝, 72B instruct 모델이 LLaMA-3 405B와 동급
Qwen2.5-Max/MoE	20T+ 토큰, Mixture-of-Experts 아키텍처 기반, GPT‑4o·DeepSeek V3 대비 상위 평가
Qwen2.5-VL / Omni	이미지, 영상, 오디오 멀티모달 처리, 텍스트 및 도구 연동 가능
Qwen3	0.6B~235B 파라미터, Dense + MoE, 생각 모드/비사고 모드 전환, 128K 컨텍스트, 119개 언어 지원

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3. 왜 주목해야 할까?

• 오픈소스 + 범용성: 강력한 성능에도 Apache 라이선스로 공개되어 연구·개발에 자유롭게 활용.
• 성능 경쟁력: Qwen 2.5‑Max는 GPT‑4o, LLaMA‑3 및 DeepSeek V3와 비교해 벤치마크 우위.
• 멀티모달 지원: 텍스트부터 영상, 음성까지 하나의 모델에서 처리 가능.
• 하이브리드 사고모드: Qwen3는 '생각 모드' 옵션으로 복잡한 추론도 유연히 대응.
• 글로벌 언어 지원 확대: Qwen3는 119개 언어 대응으로 다국어 서비스에 유리.

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4. 사용 예시

from transformers import QwenTokenizer, QwenForChat

tokenizer = QwenTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder")
model = QwenForChat.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Coder")

prompt = "def palindrome(s):"
tokens = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
out = model.generate(**tokens, max_length=100)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

• Qwen2.5‑Coder 모델로 코드 자동 생성과 코딩 지원이 가능합니다.

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5. 한계 & 향후 과제

• 상위 모델 일부 비공개: Qwen 2.5‑Max만 API 공개, MoE 대형 모델은 아직 비공개.
• 모델 크기와 자원 요구량: 128K 컨텍스트, MoE 모델 등은 운영 코스트·추론 자원 부담이 있음.
• 활용까지의 진입장벽: Hugging Face, Alibaba Cloud 외에 단순 접근 수단이 더 늘어나야 함.

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마무리 요약

Qwen 시리즈는 오픈소스 기반의 최첨단 LLM / 멀티모달 AI로, MoE 지원, 사고 모드 전환, 광범위한 언어 및 미디어 지원 등으로 연구·프로덕션 양쪽 모두에서 유망한 모델입니다.