IT관련

알리바바 Qwen 모델의 발전과 벤치마크 비교 분석

gguripark 2025. 3. 4. 10:48

알리바바의 Qwen 모델 개발 과정부터 최신 벤치마크 비교까지의 종합 분석 자료입니다. Qwen 시리즈의 연대기, 각 모델별 기술 사양 그리고 주요 평가 지표에서 경쟁 모델 대비 성능 비교를 중심으로 구성되었습니다.

Qwen 모델 개발 연혁

알리바바의 Qwen 모델은 2023년 4월 Tongyi Qianwen 베타 출시를 시작으로, 2023년부터 다양한 크기와 기능의 모델들이 순차적으로 공개되었습니다. 초기 베타 출시부터 Qwen-7B, Qwen-14B, Qwen-72B 등 오픈소스 모델들이 등장하며, 멀티모달 기능과 강화 학습(RLHF) 등 최신 기술을 반영한 Qwen 2 시리즈와 Qwen2.5-Max까지 발전해 왔습니다.

반응형

주요 연대기 및 업데이트 이벤트

  • 2023년 4월
    • Tongyi Qianwen 베타가 출시되며 Qwen 개발의 시발점이 마련되었습니다.
  • 2023년 8월 3일
    • 최초의 오픈소스 모델인 Qwen-7B/Chat가 공개되었습니다. (GitHub)
  • 2023년 9월 25일
    • Qwen-14B 모델이 출시되며, 이후 여러 파생 변형(예: Qwen-Chat, Code-Qwen, Math-Qwen-Chat)들이 등장하였습니다.
  • 2023년 11월 30일
    • Qwen-72B 및 Qwen-1.8B 모델이 오픈소스로 공개되어, 각 모델이 32K 컨텍스트 길이와 대규모 토큰 수(예: 3T Tokens)를 지원하는 점이 주목되었습니다. (GitHub)
  • 2024년 6월
    • Qwen 2 시리즈가 출시되어 기존 모델 대비 언어 이해, 학습 데이터 및 후처리 기술(예: RLHF)을 크게 개선하였습니다. (arXiv)
  • 2024년 9월 ~ 11월
    • Qwen2.5 시리즈와 함께 Qwen1.5 및 MoE 모델(예: Qwen1.5-MoE-A2.7B)도 공개되어, 모델의 크기와 구조가 다양화되었습니다.
  • 2025년 1월
    • 최신 모델인 Qwen2.5-Max (100B+ 또는 1000억 이상의 파라미터 추정) 가 발표되었으며, 이 모델은 멀티모달 지원, 강화 학습 처리 및 확장된 평가 지표에서 경쟁 모델(GPT-4 Turbo, Claude 3.5, Llama-3)와의 성능 비교에서 우위를 보였습니다. (Reuters)
  • 2025년 2월
    • Qwen2.5-Max가 정식 출시되었으며, Qwen-Coder 및 Math 특화 모델 개발 로드맵과 함께 Qwen의 기능이 더욱 확장되었습니다. (SCMP)
 

이러한 연대기는 Qwen 모델이 초기 언어 처리 모델에서 시작하여, 멀티모달 및 강화 학습 기술이 접목된 차세대 AI 모델로 발전해 온 과정을 잘 보여줍니다.

모델별 기술 사양 및 특징

각 Qwen 모델은 크기, 컨텍스트 처리 능력, 학습 데이터 규모, 그리고 멀티모달 지원 여부 등 세부 사양에서 차별화됩니다. 아래 표와 설명은 7개 모델군(0.5B부터 72B까지)의 주요 기술 사양을 정리한 내용입니다.

컨텍스트 윈도우와 모델 크기

모델출시일최대 컨텍스트파라미터 수학습 토큰기타참고

모델 출시일 최대 컨텍스트 파라미터수 학토큰 기타 참고
Qwen-0.5B TBD 4K 약 0.5B TBD 텍스트 중심 Hugging Face
Qwen-7B 2023년 8월 3일 32K 약 7B 2.4T 텍스트 중심 GitHub
Qwen-14B 2023년 9월 25일 8K 약 14B 3.0T 텍스트 중심 GitHub
Qwen-72B 2023년 11월 30일 32K (기본) / 최대 131K (Qwen2) 약 72B 3.0T 텍스트 중심 GitHub, Hugging Face
Qwen1.5-MoE-A2.7B TBD TBD 약 1.5B TBD 코딩 지원 GitHub
Qwen2.5-Max 2025년 1월 확장형 (최대 128K 토큰으로 추정) 추정 100B+ 20조+ 토큰 멀티모달 지원 Reuters, W3Resource

 

멀티모달 및 특수 기능

  • Qwen-VL 시리즈
    • 이미지와 텍스트 정보를 통합하여 처리하는 멀티모달 모델입니다.
    • 이미지-텍스트 매칭은 ViT 기반 시각 인코더와 위치 인식 어댑터를 활용해 구현됩니다. (GitHub9)
  • Qwen2.5-Max의 트랜스포머 개선점
    • 다이나믹 해상도 메커니즘: 입력 이미지 해상도에 따라 윈도우 어텐션을 자동 조절
    • M-RoPE (Multimodal Rotary Position Embedding): 시각 및 텍스트 모달리티 간 위치 임베딩 연동 강화
    • SwiGLU 활성화 함수 도입: 기존 ReLU 대비 약 15%의 성능 향상
    • 계층적 KV 캐시 최적화: 메모리 사용량을 약 40% 감소 (GitHub Issue#724, Hugging Face)

평가 벤치마크 및 경쟁 모델 대비 성능 비교

Qwen 모델의 성능은 MMLU, GSM8K, C-Eval, HumanEval 등 다양한 평가 지표를 통해 측정되었습니다. 아래에서는 주요 평가 항목에서의 Qwen 모델 성능과 타 경쟁 모델(GPT-4 Turbo, Claude 3.5, Llama 시리즈)과의 비교 결과를 살펴봅니다.

주요 벤치마크 평가 지표

  • C-Eval
    • Qwen-Max의 C-Eval 점수: 0.9105 (RRC)
    • Qwen2.5-Max의 C-Eval 정확도는 GPT-4 Turbo 대비 0.9%p 우위인 반면, 일부 결과에서는 GPT-4 Turbo보다 약 2.2% 낮은 경우도 확인됨. (RRC)
  • GSM8K (수학 문제 해결률)
    • Qwen-72B-Instruct의 GSM8K 문제 해결률: 91.1% (또 다른 데이터에서는 85%로 기록된 경우도 있음) (GitHub)
    • Qwen1.5-72B 및 기타 버전은 Llama2-70B 대비 우위 성적을 보여주며, 예를 들어 Qwen-72B-Chat은 GSM8K에서 76.4점 vs Llama2-70B의 59.3점 (Dataloop)
  • MMLU / MMLU-Pro
    • Qwen2-72B-Instruct의 MMLU-Pro 성능은 Llama-3-405B 대비 약 4.5% 우수함 (RRC)
    • 한 비교에서는 Qwen2.5-72B가 Llama-3-405B보다 0.9점 높은 MMLU 점수를 기록한 사례도 보고됨. (Medium)
  • HumanEval (코딩)
    • Qwen1.5-MoE-A2.7B는 HumanEval 점수에서 Mistral-7B 대비 9.2%p 우수함 (예: Qwen1.5-MoE-A2.7B 36.6% vs Mistral-7B 27.4%) (GitHub)
  • MT-Bench (대화 능력 평가)
    • Qwen2.5-Max의 MT-Bench 대화 점수는 9.12/10로 Claude 3.5 Sonnet 대비 약 0.33점 우세함 (MT-Bench)
  • DOCVQA
    • Qwen-VL-Max의 정답률은 **~96.4%**로, Llama3-405B-Instruct 대비 3.7%p 우위 (RRC)
  • VideoMME
    • Qwen2.5-VL-72B는 약 4% GPT-4o 우위를 보임 (RRC)
  • Arena-Hard, LiveCodeBench 등 추가 평가 항목
    • Qwen2.5-Max는 DeepSeek-V3 R1 대비 1.1~3.9점 우위를 보이며, 다양한 시나리오에서의 실험 결과를 통해 성능 개선이 확인됨 (DEV Community)

표: 주요 평가 지표 비교

지표Qwen 모델 성능경쟁 모델 비교참고

평가 지표 Qwen 모델 성능 경쟁 모델 비교 참고
C-Eval Qwen-Max: 0.9105 GPT-4 Turbo: +0.9%p 차이, 일부 데이터에서는 -2.2%p RRC
GSM8K Qwen-72B-Instruct: 91.1% (또는 85% 일부 경우) Llama2-70B: 하위 점수 (예: 54.4% vs Qwen1.5-72B: 79.5%) GitHub, Dataloop
MMLU-Pro Qwen2-72B-Instruct: 64.4 Llama-3-405B 대비 약 4.5%p 우위 RRC
HumanEval Qwen1.5-MoE-A2.7B: 36.6% Mistral-7B: 27.4% (약 9.2%p 차이) GitHub
MT-Bench (대화) Qwen2.5-Max: 9.12/10 Claude 3.5 Sonnet: 약 8.79/10 MT-Bench
DOCVQA Qwen-VL-Max: 정답률 ~96.4% Llama3-405B-Instruct 대비 3.7%p 우위 RRC
VideoMME Qwen2.5-VL-72B: 약 4% GPT-4o 우위 GPT-4o 등 RRC
Arena-Hard, LiveCodeBench Qwen2.5-Max: DeepSeek-V3 R1 대비 1.1~3.9점 우위 TBD DEV Community

 

이와 같이 Qwen 모델들은 다양한 벤치마크에서 GPT-4 Turbo, Claude 3.5, Llama 시리즈 등과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 특히 수학 문제 해결, 대화 능력, 코딩 과제 등에서 두드러진 결과를 기록하고 있습니다.

 

결론

알리바바의 Qwen 모델 시리즈는 2023년부터 시작된 지속적인 기술 개선과 다양한 크기, 멀티모달 지원 및 강화 학습 체계 도입을 통해 오늘날 최고 성능의 AI 모델군으로 자리잡았습니다.

  • 초기 담대한 목표를 바탕으로 Qwen-7B, Qwen-14B, Qwen-72B 등의 모델이 빠르게 발전하며,
  • Qwen2 및 Qwen2.5 시리즈는 더욱 확장된 컨텍스트 윈도우와 혁신적인 트랜스포머 아키텍처 개선을 통해 강화 학습 뿐만 아니라 멀티모달 지원 분야에서도 경쟁력을 확보하였습니다.
  • 다양한 평가 벤치마크에서 Qwen 모델은 GPT-4 Turbo, Claude 3.5, Llama 시리즈 등과 치열하게 경쟁하며 우수한 성과를 기록, 글로벌 AI 생태계에서 오픈소스 챔피언의 위치를 확고히 하고 있습니다.

각 세부 정보와 수치는 관련 출처 (Wikipedia, GitHub, Reuters4, RRC)를 통해 신뢰할 수 있도록 확인된 자료입니다.

이처럼 Qwen 모델 분석은 최신 AI 트렌드와 기술 발전을 이해하는 데 매우 유용한 자료라 할 수 있습니다.

 

핵심 요점

  • 2023년 4월 Tongyi Qianwen 베타 출시를 시작으로 Qwen 모델 개발이 시작되었으며, 이후 Qwen-7B, Qwen-14B, Qwen-72B 등 다양한 크기와 기능의 모델이 순차적으로 공개되었습니다.
  • 2024년에는 Qwen 2 시리즈가 출시되어 언어 이해력과 RLHF 등 후처리 기술이 크게 개선되었고, 2024년 9월~11월에는 Qwen2.5 시리즈와 함께 다양한 파생 모델이 등장하였습니다.
  • 최신 모델인 2025년 1월/2월 Qwen2.5-Max는 100B+ 파라미터와 확장형 컨텍스트(최대 128K 토큰 추정)를 지원하며, 멀티모달 기능 및 혁신적인 트랜스포머 개선점을 자랑합니다.
  • 모델별 기술 사양에서는 Qwen-7B가 32K 컨텍스트와 약 7B 파라미터, Qwen-14B는 8K 컨텍스트와 약 14B 파라미터, Qwen-72B는 기본 32K/최대 131K 컨텍스트를 지원하는 등 모델마다 차별화된 특징을 보입니다.
  • 벤치마크 평가에서는 C-Eval에서 Qwen-Max의 점수가 0.9105를 기록하고, GSM8K에서는 Qwen-72B-Instruct가 91.1%의 문제 해결률을 보이는 등 GPT-4 Turbo, Claude 3.5, Llama 시리즈 대비 경쟁력 있는 성능을 검증받았습니다.
  • 멀티모달 처리와 특수 기능 측면에서는 Qwen-VL 시리즈를 통한 이미지-텍스트 통합 처리, 다이나믹 해상도 메커니즘, M-RoPE 및 SwiGLU 활성화 함수 도입 등으로 기존 모델 대비 성능 및 효율성이 크게 개선되었습니다.