2026년 최고의 Qwen 모델들: 완벽 비교 분석

2026년 최고의 Qwen 모델: 종합 비교

Alibaba의 Qwen("춘"으로 발음) 모델 제품군은 세계에서 가장 유능하고 널리 배포된 오픈 소스 LLM 제품군 중 하나가 되었습니다. 거대한 Qwen 3 플래그십부터 스마트폰에서 실행되는 초소형 0.5B 모델에 이르기까지, Qwen 생태계는 사실상 모든 사용 사례를 아우릅니다.

하지만 선택할 수 있는 변형 모델이 너무 많아 프로젝트에 적합한 Qwen 모델을 고르는 것이 어려울 수 있습니다. 이 가이드에서는 주요 Qwen 모델을 분석하고, 벤치마크를 비교하며, 구축하려는 서비스에 따른 명확한 권장 사항을 제공합니다.

Qwen 모델 제품군 한눈에 보기

모델 제품군	유형	가용 크기	라이선스	주요 용도
Qwen 3	Text LLM	0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B, 30B-A3B, 235B-A22B	Apache 2.0	일반 텍스트, 추론, 코딩
Qwen 2.5	Text LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B	Apache 2.0	프로덕션 워크로드, 파인튜닝
Qwen 2.5-Coder	Code LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B	Apache 2.0	코드 생성 및 완성
Qwen 2.5-Math	Math LLM	1.5B, 7B, 72B	Apache 2.0	수학적 추론
Qwen-VL (Qwen2.5-VL)	Vision-Language	3B, 7B, 72B	Apache 2.0	이미지 이해, OCR
Qwen2-Audio	Audio LLM	7B	Apache 2.0	음성 인식, 오디오 QA
Qwen-Agent	Agent Framework	해당 없음	Apache 2.0	도구 사용, 에이전트 워크플로우
QwQ	Reasoning	32B	Apache 2.0	심층 추론, 사고의 사슬(CoT)

Qwen 3: 최신 플래그십

Qwen 3는 Dense 및 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처와 함께 하이브리드 사고 모드(thinking mode)를 도입하여 큰 도약을 이루었습니다.

Dense 모델:

모델	파라미터	컨텍스트 길이	주요 강점
Qwen3-0.6B	0.6B	32K	엣지/모바일 배포
Qwen3-1.7B	1.7B	32K	가벼운 로컬 추론
Qwen3-4B	4B	32K	속도와 성능의 균형
Qwen3-8B	8B	128K	대부분의 작업에 최적
Qwen3-14B	14B	128K	강력한 코딩 및 추론
Qwen3-32B	32B	128K	최상위권에 근접한 성능

MoE 모델:

모델	총 파라미터	활성 파라미터	컨텍스트 길이	주요 강점
Qwen3-30B-A3B	30B	3B	128K	효율적인 추론, 모바일 친화적
Qwen3-235B-A22B	235B	22B	128K	플래그십, GPT-4o와 경쟁

MoE 모델은 특히 주목할 만합니다. Qwen3-235B-A22B는 총 2,350억 개의 파라미터를 가지고 있지만 토큰당 220억 개만 활성화하여, 동일한 크기의 Dense 모델보다 훨씬 효율적입니다.

Qwen 3 하이브리드 사고 모드 (Hybrid Thinking Mode):

Qwen 3는 단일 모델 내에서 "사고(thinking)" 모드와 "비사고" 모드 간의 전환을 지원합니다.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# 복잡한 문제에 대해 사고 모드 활성화
messages = [
    {"role": "user", "content": "소수가 무한히 많음을 증명하세요."}
]

# 사고 모드 사용 시 (/think 태그 활용)
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # 확장 추론 활성화
)

로컬 배포를 위한 Ollama 사용법:

# Qwen 3 8B 다운로드 및 실행
ollama pull qwen3:8b
ollama run qwen3:8b

# MoE 모델의 경우
ollama pull qwen3:30b-a3b
ollama run qwen3:30b-a3b

Qwen 2.5: 프로덕션의 주역

Qwen 3가 최신형이라면, Qwen 2.5는 프로덕션 환경에서 가장 검증된 제품군입니다. 철저한 벤치마크를 거쳤으며, 커뮤니티에 의해 파인튜닝되었고 다양한 추론 프레임워크에 최적화되어 있습니다.

모델	MMLU	HumanEval	GSM8K	적합한 용도
Qwen2.5-7B	74.2	75.6	85.4	다목적, 우수한 로컬 모델
Qwen2.5-14B	79.9	80.5	89.2	강력한 올라운더
Qwen2.5-32B	83.3	84.1	91.7	고품질 추론
Qwen2.5-72B	86.1	86.6	95.2	출시 당시 최고의 오픈 소스

vLLM(최적화된 서빙)을 사용하여 로컬에서 Qwen 2.5 실행하기:

pip install vllm

# 모델 서빙
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --port 8000

# 쿼리 전송 (OpenAI 호환 API)
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "퀵정렬에 대해 설명해줘"}],
    "temperature": 0.7
  }'

Qwen 2.5-Coder: 코딩 특화 모델

주요 사용 사례가 코드 생성, 완성 또는 분석이라면 Coder 변형 모델이 프로그래밍 작업에서 범용 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

모델	HumanEval	MBPP	MultiPL-E	LiveCodeBench
Qwen2.5-Coder-7B	83.5	78.2	71.4	68.3
Qwen2.5-Coder-14B	87.2	82.1	76.8	73.1
Qwen2.5-Coder-32B	90.1	85.6	80.3	78.9

VS Code에서 Continue 또는 다른 확장을 사용하여 Qwen2.5-Coder를 활용하는 방법:

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen Coder",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:14b",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen Coder Autocomplete",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b"
  }
}

QwQ: 추론 전문가

QwQ(Qwen with Questions)는 OpenAI의 o1 시리즈에 필적하는 Alibaba의 추론 중심 모델입니다. 답변을 내놓기 전에 명시적인 사고의 사슬(chain-of-thought) 추론 과정을 생성합니다.

# 로컬에서 QwQ 실행
ollama pull qwq:32b
ollama run qwq:32b

QwQ가 탁월한 분야:

수학 문제 해결
논리 퍼즐 및 형식적 추론
코드 디버깅 (미세한 버그 발견)
과학적 분석

# QwQ 사고 과정 예시:
User: "1729는 특별한 숫자인가요?"

QwQ 내부 추론:
  -> 1729를 특별하게 만드는 요소가 무엇인지 생각해보자...
  -> 하디-라마누잔 수(Hardy-Ramanujan number)로 알려져 있다.
  -> 두 가지 방식으로 두 세제곱수의 합으로 표현할 수 있는 가장 작은 수이다.
  -> 1729 = 1³ + 12³ = 9³ + 10³
  -> 검증: 1 + 1728 = 1729 ✓
  -> 729 + 1000 = 1729 ✓

최종 답변: "네, 1729는 하디-라마누잔 수로..."

Qwen2.5-VL: 시각-언어 모델

이미지, 차트, 문서, 스크린샷과 관련된 작업에는 Qwen2.5-VL이 최선의 선택입니다.

기능	Qwen2.5-VL-3B	Qwen2.5-VL-7B	Qwen2.5-VL-72B
이미지 이해	좋음	매우 좋음	탁월함
OCR 정확도	85%+	92%+	97%+
차트/그래프 분석	기초적	좋음	탁월함
문서 파싱	좋음	매우 좋음	탁월함
비디오 이해	제한적	좋음	매우 좋음

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor

model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://example.com/chart.png"},
            {"type": "text", "text": "이 차트를 분석하고 주요 트렌드를 요약해줘."}
        ]
    }
]

text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

어떤 Qwen 모델을 사용해야 할까요?

사용 사례에 따른 결정 트리입니다:

사용 사례	권장 모델	이유
일반 챗봇	Qwen3-8B 또는 Qwen3-32B	최신 아키텍처, 하이브리드 사고 지원
코드 생성	Qwen2.5-Coder-32B	최고의 오픈 소스 코딩 모델
코드 자동 완성	Qwen2.5-Coder-7B	실시간 완성에 충분한 속도
수학/추론	QwQ-32B	추론 전용 설계
이미지 이해	Qwen2.5-VL-72B	최고의 오픈 소스 VL 모델
엣지/모바일 배포	Qwen3-0.6B 또는 Qwen3-30B-A3B	초소형 풋프린트, 괜찮은 품질
프로덕션 API 서버	Qwen2.5-72B-Instruct	가장 안정적이고 최적화됨
파인튜닝 베이스	Qwen2.5-7B 또는 14B	성능과 학습 편의성의 훌륭한 균형
RAG 애플리케이션	Qwen2.5-32B-Instruct	강력한 지시 이행, 긴 컨텍스트
가성비 배포	Qwen3-30B-A3B (MoE)	3B 활성 파라미터 비용으로 235B급 품질

VRAM 요구 사항

모델	FP16	INT8	INT4 (GPTQ/AWQ)
Qwen3-8B	16 GB	8 GB	5 GB
Qwen3-14B	28 GB	14 GB	8 GB
Qwen3-32B	64 GB	32 GB	18 GB
Qwen3-30B-A3B (MoE)	약 60 GB	약 30 GB	약 18 GB
Qwen2.5-72B	144 GB	72 GB	40 GB
Qwen2.5-Coder-32B	64 GB	32 GB	18 GB

API를 통한 Qwen 모델 실행

로컬에서 Qwen을 실행할 하드웨어가 없는 경우, 여러 플랫폼에서 API를 통해 Qwen 모델을 제공합니다.

# Together AI 사용 시
curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕"}]
  }'

# Ollama (로컬) 사용 시
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "qwen3:8b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕"}]
  }'

마치며

Qwen 모델 제품군은 2026년 현재 가장 포괄적인 오픈 소스 AI 생태계 중 하나입니다. 엣지 배포를 위한 초소형 모델, 코딩 전문가, 추론 엔진, 또는 최고 수준의 범용 모델 중 무엇이 필요하든 적합한 Qwen 변형 모델이 존재합니다.

LLM 기능과 미디어 생성(이미지, 비디오, 오디오 등)을 결합한 프로덕션 애플리케이션의 경우, Hypereal AI는 언어 모델과 창의적 AI 모델 모두에 대한 통합 API 액세스를 제공하여, 여러 제공업체를 관리할 필요 없이 완전한 AI 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다.

2026년 최고의 Qwen 모델: 종합 비교

Qwen 모델 제품군 한눈에 보기

모델 제품군	유형	가용 크기	라이선스	주요 용도
Qwen 3	Text LLM	0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B, 30B-A3B, 235B-A22B	Apache 2.0	일반 텍스트, 추론, 코딩
Qwen 2.5	Text LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B	Apache 2.0	프로덕션 워크로드, 파인튜닝
Qwen 2.5-Coder	Code LLM	0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B	Apache 2.0	코드 생성 및 완성
Qwen 2.5-Math	Math LLM	1.5B, 7B, 72B	Apache 2.0	수학적 추론
Qwen-VL (Qwen2.5-VL)	Vision-Language	3B, 7B, 72B	Apache 2.0	이미지 이해, OCR
Qwen2-Audio	Audio LLM	7B	Apache 2.0	음성 인식, 오디오 QA
Qwen-Agent	Agent Framework	해당 없음	Apache 2.0	도구 사용, 에이전트 워크플로우
QwQ	Reasoning	32B	Apache 2.0	심층 추론, 사고의 사슬(CoT)

Qwen 3: 최신 플래그십

Qwen 3는 Dense 및 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처와 함께 하이브리드 사고 모드(thinking mode)를 도입하여 큰 도약을 이루었습니다.

Dense 모델:

모델	파라미터	컨텍스트 길이	주요 강점
Qwen3-0.6B	0.6B	32K	엣지/모바일 배포
Qwen3-1.7B	1.7B	32K	가벼운 로컬 추론
Qwen3-4B	4B	32K	속도와 성능의 균형
Qwen3-8B	8B	128K	대부분의 작업에 최적
Qwen3-14B	14B	128K	강력한 코딩 및 추론
Qwen3-32B	32B	128K	최상위권에 근접한 성능

MoE 모델:

모델	총 파라미터	활성 파라미터	컨텍스트 길이	주요 강점
Qwen3-30B-A3B	30B	3B	128K	효율적인 추론, 모바일 친화적
Qwen3-235B-A22B	235B	22B	128K	플래그십, GPT-4o와 경쟁

Qwen 3 하이브리드 사고 모드 (Hybrid Thinking Mode):

Qwen 3는 단일 모델 내에서 "사고(thinking)" 모드와 "비사고" 모드 간의 전환을 지원합니다.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# 복잡한 문제에 대해 사고 모드 활성화
messages = [
    {"role": "user", "content": "소수가 무한히 많음을 증명하세요."}
]

# 사고 모드 사용 시 (/think 태그 활용)
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # 확장 추론 활성화
)

로컬 배포를 위한 Ollama 사용법:

# Qwen 3 8B 다운로드 및 실행
ollama pull qwen3:8b
ollama run qwen3:8b

# MoE 모델의 경우
ollama pull qwen3:30b-a3b
ollama run qwen3:30b-a3b

Qwen 2.5: 프로덕션의 주역

모델	MMLU	HumanEval	GSM8K	적합한 용도
Qwen2.5-7B	74.2	75.6	85.4	다목적, 우수한 로컬 모델
Qwen2.5-14B	79.9	80.5	89.2	강력한 올라운더
Qwen2.5-32B	83.3	84.1	91.7	고품질 추론
Qwen2.5-72B	86.1	86.6	95.2	출시 당시 최고의 오픈 소스

vLLM(최적화된 서빙)을 사용하여 로컬에서 Qwen 2.5 실행하기:

pip install vllm

# 모델 서빙
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --port 8000

# 쿼리 전송 (OpenAI 호환 API)
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "퀵정렬에 대해 설명해줘"}],
    "temperature": 0.7
  }'

Qwen 2.5-Coder: 코딩 특화 모델

주요 사용 사례가 코드 생성, 완성 또는 분석이라면 Coder 변형 모델이 프로그래밍 작업에서 범용 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

모델	HumanEval	MBPP	MultiPL-E	LiveCodeBench
Qwen2.5-Coder-7B	83.5	78.2	71.4	68.3
Qwen2.5-Coder-14B	87.2	82.1	76.8	73.1
Qwen2.5-Coder-32B	90.1	85.6	80.3	78.9

VS Code에서 Continue 또는 다른 확장을 사용하여 Qwen2.5-Coder를 활용하는 방법:

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen Coder",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:14b",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen Coder Autocomplete",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b"
  }
}

QwQ: 추론 전문가

# 로컬에서 QwQ 실행
ollama pull qwq:32b
ollama run qwq:32b

QwQ가 탁월한 분야:

수학 문제 해결
논리 퍼즐 및 형식적 추론
코드 디버깅 (미세한 버그 발견)
과학적 분석

# QwQ 사고 과정 예시:
User: "1729는 특별한 숫자인가요?"

QwQ 내부 추론:
  -> 1729를 특별하게 만드는 요소가 무엇인지 생각해보자...
  -> 하디-라마누잔 수(Hardy-Ramanujan number)로 알려져 있다.
  -> 두 가지 방식으로 두 세제곱수의 합으로 표현할 수 있는 가장 작은 수이다.
  -> 1729 = 1³ + 12³ = 9³ + 10³
  -> 검증: 1 + 1728 = 1729 ✓
  -> 729 + 1000 = 1729 ✓

최종 답변: "네, 1729는 하디-라마누잔 수로..."

Qwen2.5-VL: 시각-언어 모델

이미지, 차트, 문서, 스크린샷과 관련된 작업에는 Qwen2.5-VL이 최선의 선택입니다.

기능	Qwen2.5-VL-3B	Qwen2.5-VL-7B	Qwen2.5-VL-72B
이미지 이해	좋음	매우 좋음	탁월함
OCR 정확도	85%+	92%+	97%+
차트/그래프 분석	기초적	좋음	탁월함
문서 파싱	좋음	매우 좋음	탁월함
비디오 이해	제한적	좋음	매우 좋음

from transformers import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoProcessor

model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct",
    device_map="auto"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://example.com/chart.png"},
            {"type": "text", "text": "이 차트를 분석하고 주요 트렌드를 요약해줘."}
        ]
    }
]

text = processor.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

어떤 Qwen 모델을 사용해야 할까요?

사용 사례에 따른 결정 트리입니다:

사용 사례	권장 모델	이유
일반 챗봇	Qwen3-8B 또는 Qwen3-32B	최신 아키텍처, 하이브리드 사고 지원
코드 생성	Qwen2.5-Coder-32B	최고의 오픈 소스 코딩 모델
코드 자동 완성	Qwen2.5-Coder-7B	실시간 완성에 충분한 속도
수학/추론	QwQ-32B	추론 전용 설계
이미지 이해	Qwen2.5-VL-72B	최고의 오픈 소스 VL 모델
엣지/모바일 배포	Qwen3-0.6B 또는 Qwen3-30B-A3B	초소형 풋프린트, 괜찮은 품질
프로덕션 API 서버	Qwen2.5-72B-Instruct	가장 안정적이고 최적화됨
파인튜닝 베이스	Qwen2.5-7B 또는 14B	성능과 학습 편의성의 훌륭한 균형
RAG 애플리케이션	Qwen2.5-32B-Instruct	강력한 지시 이행, 긴 컨텍스트
가성비 배포	Qwen3-30B-A3B (MoE)	3B 활성 파라미터 비용으로 235B급 품질

VRAM 요구 사항

모델	FP16	INT8	INT4 (GPTQ/AWQ)
Qwen3-8B	16 GB	8 GB	5 GB
Qwen3-14B	28 GB	14 GB	8 GB
Qwen3-32B	64 GB	32 GB	18 GB
Qwen3-30B-A3B (MoE)	약 60 GB	약 30 GB	약 18 GB
Qwen2.5-72B	144 GB	72 GB	40 GB
Qwen2.5-Coder-32B	64 GB	32 GB	18 GB

API를 통한 Qwen 모델 실행

로컬에서 Qwen을 실행할 하드웨어가 없는 경우, 여러 플랫폼에서 API를 통해 Qwen 모델을 제공합니다.

# Together AI 사용 시
curl https://api.together.xyz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕"}]
  }'

# Ollama (로컬) 사용 시
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "qwen3:8b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕"}]
  }'

2026년 최고의 Qwen 모델들: 완벽 비교 분석

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Qwen 2.5: 프로덕션의 주역

Qwen 2.5-Coder: 코딩 특화 모델

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Qwen2.5-VL: 시각-언어 모델

어떤 Qwen 모델을 사용해야 할까요?

VRAM 요구 사항

API를 통한 Qwen 모델 실행

마치며

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Qwen 2.5-Coder: 코딩 특화 모델

QwQ: 추론 전문가

Qwen2.5-VL: 시각-언어 모델

어떤 Qwen 모델을 사용해야 할까요?

VRAM 요구 사항

API를 통한 Qwen 모델 실행

마치며

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