“Qwen이 뭔데?” AI 관련 글을 읽다 보면 이 이름이 자주 등장합니다. ChatGPT나 Claude처럼 바로 써볼 수 있는 건지, 오픈소스라는 건 무슨 뜻인지, 중국 AI라 뭔가 다른 건지. Qwen에 대해 처음 궁금해진 분을 위해 핵심만 정리합니다.
Qwen은 무엇인가
Qwen(퀜)은 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)가 개발한 생성형 AI 모델 계열입니다. 중국어 정식 이름은 通义千问(통의천문)이고, 영문명 Qwen은 千问(Qianwen, “수많은 질문”)의 줄임입니다. 공식 기술 보고서에 따르면 발음은 /kwɛn/, 한국어로 가깝게 적으면 “퀜”입니다.
하나의 챗봇 이름이 아니라, 텍스트 대화부터 이미지 이해, 음성 처리, 코딩까지 용도별로 나뉜 모델군 전체를 가리키는 브랜드라는 점이 중요합니다.
누가, 언제 만들었나
개발사는 중국 알리바바 그룹 산하의 알리바바 클라우드이며, 실제 연구는 통의 실험실(Tongyi Lab)이 맡고 있습니다.
통의천문은 2023년 4월 11일 알리바바 클라우드가 처음 발표했고, 공개 가중치 모델인 Qwen-7B는 같은 해 8월 3일 릴리스됐습니다. 이후 Qwen2, Qwen2.5, Qwen3까지 빠르게 세대를 넘기며 허깅페이스(Hugging Face)에서 누적 다운로드 수 기준 메타의 Llama를 넘어선 시기도 있었습니다.
Qwen AI의 주요 특징
다른 생성형 AI와 비교할 때 Qwen이 눈에 띄는 지점은 세 가지입니다.
공개 가중치 모델이 많다. GPT나 Claude는 API로만 쓸 수 있는 비공개 모델이 중심입니다. Qwen은 0.5B(5억 파라미터)급 경량 모델부터 235B급 대형 모델까지 가중치를 공개해, 내 PC나 회사 서버에 직접 설치해서 돌릴 수 있습니다. 상당수가 Apache 2.0 라이선스여서 상업적 사용도 가능합니다.
용도별로 모델이 나뉘어 있다. 범용 대화(Qwen), 깊은 추론(QwQ), 이미지·영상 이해(VL), 음성(Audio), 코딩(Coder), 통합 멀티모달(Omni), 그리고 이 모델들을 엮는 에이전트 프레임워크(Qwen-Agent)까지 역할이 분리돼 있습니다. 필요한 기능의 모델만 골라 쓸 수 있다는 뜻입니다.
중국어와 다국어에 강점이 있다. 중국어는 Qwen이 공식적으로 특히 강하다고 밝힌 언어이고, 한국어도 Qwen2.5부터 공식 벤치마크(KMMLU 등)에 포함돼 있습니다.
Qwen 모델 체계 한눈에 보기
처음 보면 이름이 많아서 헷갈립니다. 핵심만 추리면 이렇습니다.
| 계열 | 하는 일 | 크기 범위 |
|---|---|---|
| Qwen3 | 범용 텍스트 대화, 추론, 도구 호출 | 0.6B ~ 235B |
| QwQ | 수학·코드 등 장문 추론 특화 | 32B |
| Qwen-VL | 이미지·영상을 보고 이해 | 2B ~ 235B |
| Qwen-Audio | 음성 인식·번역·소리 분석 | 7B |
| Qwen-Omni | 텍스트+이미지+음성+영상 통합 | 3B ~ 30B |
| Qwen-Coder | 코드 생성·수정·리뷰 | 0.5B ~ 480B |
| Qwen-Agent | 위 모델들을 연결하는 프레임워크 | 모델 아님 |
여기서 B는 10억 개 파라미터를 뜻합니다. 숫자가 클수록 성능이 높지만 그만큼 무거워서, 개인 PC에서는 보통 7B~14B 정도가 현실적인 선택입니다.
주의: 알리바바 클라우드 API로 제공되는 Qwen-Max, Qwen3.5 같은 서비스형 모델은 공개 가중치 모델과 일대일 대응하지 않습니다. “오픈소스”로 단정하면 부정확합니다.
GPT·Claude·Llama와 어떻게 다른가
“결국 GPT 쓰면 되는 거 아닌가?”라는 질문이 자연스럽습니다. 핵심 차이만 짚겠습니다.
| Qwen | GPT(OpenAI) | Claude(Anthropic) | Llama(Meta) | |
|---|---|---|---|---|
| 가중치 공개 | 다수 모델 공개(Apache 2.0 등) | 주력 모델 비공개 | 비공개 | 공개(자체 라이선스) |
| 로컬 실행 | 가능 | 불가(주력 모델 기준) | 불가 | 가능 |
| 중국어 | 공식 강점 언어 | 지원하지만 공식 비교 근거 없음 | 지원 | 공식 지원 목록에 없음 |
| 한국어 | 공식 벤치마크 포함 | 지원 | 지원 | 공식 지원 목록에 없음 |
| 비용 구조 | 로컬 실행 시 모델 사용료 없음 / API는 종량제 | 구독 또는 API 종량제 | API 종량제 | 로컬 실행 시 인프라 비용만 |
“Qwen이 GPT보다 낫다”는 식의 일반화는 성립하지 않습니다. 모델 버전, 언어, 과제, 추론 설정에 따라 결과가 달라지기 때문입니다. 다만 공개 가중치 + 다양한 크기 선택지 + 중국어 강점이라는 조합은 Qwen만의 뚜렷한 위치입니다.
Qwen을 써보는 방법
설치 없이 바로 써보는 방법부터, 개발자용 API까지 단계별로 정리합니다.
웹에서 바로 대화하기: 공식 사이트 qwen.ai에서 채팅을 시작할 수 있습니다. 가입하면 무료로 이용 가능하다고 안내하지만, 게스트 사용 범위나 메시지 한도는 공식적으로 명시되지 않았습니다.
허깅페이스에서 체험하기: HuggingChat에서 Qwen3-235B 등을 선택해 대화할 수 있습니다. 무료 사용자는 추론 크레딧을 사용하므로 무제한은 아닙니다.
내 PC에 설치하기(Ollama): Ollama를 설치한 뒤 터미널에서 ollama run qwen3를 실행하면 됩니다. 0.6B 모델은 약 500MB, 기본 모델은 약 5GB 다운로드가 필요합니다. 로컬 모델은 사용료가 없고, 데이터가 외부로 나가지 않는다는 장점이 있습니다.
API로 연결하기: 앱이나 자동화에 Qwen을 붙이려면 알리바바 클라우드 Model Studio에서 API 키를 발급받습니다. 신규 사용자는 모델별 약 100만 토큰의 무료 쿼터를 받고, 이후 종량제로 전환됩니다.
어떤 사람에게 적합한가
Qwen LLM이 특히 맞는 경우를 정리하면 이렇습니다.
- 중국어 콘텐츠를 자주 다루는 분: 중국어가 공식 강점 언어이므로 번역, 요약, 분석에서 체감 차이가 있을 수 있습니다.
- 데이터를 외부에 보내고 싶지 않은 분: 공개 가중치 모델을 내 PC나 사내 서버에 설치하면 대화 내용이 밖으로 나가지 않습니다.
- AI 비용을 줄이고 싶은 분: 로컬 실행이면 토큰 과금이 없고, API를 쓰더라도 종량제 단가가 경쟁 모델 대비 낮은 편입니다.
- 용도별 모델을 골라 쓰고 싶은 분: 코딩은 Coder, 이미지 분석은 VL처럼 필요한 기능만 가져올 수 있습니다.
반대로, 한국어만 쓰고 설치가 부담스러우며 웹 채팅 하나로 충분한 분이라면 ChatGPT나 Claude가 지금은 더 편합니다. Qwen의 한국어 웹 채팅 경험은 아직 그 수준에 미치지 못합니다.
AI 모델은 빠르게 바뀌고 있습니다. Qwen도 예외가 아니어서, 지금의 비교가 몇 달 뒤에는 달라질 수 있습니다. 중요한 건 “어떤 AI가 최고인가”보다 내 상황에 어떤 선택지가 있는지 아는 것입니다.
