[오픈소스 LLM 회사 분석 4] Alibaba Qwen: Llama 위에 세운 거대 공룡

3회 Mistral에 이어 네 번째는 Alibaba의 Qwen입니다. 이 회사는 특이한 출발점을 가졌습니다. 첫 모델의 아키텍처가 Meta의 Llama를 기반으로 했다는 점입니다. 1회에서 Meta가 Llama를 풀어 생태계 표준을 잡겠다고 했었는데, 그 전략이 가장 큰 경쟁자인 중국을 키운 꼴이 되었습니다.

역사: 연구소에서 나온 '천 가지 물음'

Qwen의 모태는 알리바바가 2017년 10월 항저우에 세운 연구소 DAMO Academy입니다. 그 아래서 통이랩(Tongyi Lab)이 부화했고, 2023년 4월 통이치엔원(通义千问, Tongyi Qianwen)이라는 이름으로 베타를 내놓았습니다. 글로벌 명칭인 Qwen은 여기서 줄였습니다. 이름의 뜻은 '뜻을 통하여 천 가지 물음에 답하다'입니다.

중국 규제를 거쳐 2023년 9월 일반에 공개됐습니다. 같은 해 8월 7B 모델을 오픈소스로 풀고(로이터는 이를 "Meta Llama 2에 대한 도전"이라고 썼습니다), 12월에는 72B와 1.8B까지 공개했습니다. 핵심은, 초기 Qwen의 아키텍처가 Meta Llama와 본질적으로 같다는 것입니다. 기술 보고서(arXiv 2309.16609)에 명시되어 있습니다. 즉 Meta가 열어놓은 땅 위에 중국 자본이 쌓아올린 셈입니다.

구조: 거대 그룹의 한 부서, 그리고 2026년 재편

항목	내용
모회사	Alibaba Group(NYSE: BABA)
개발 주체	Alibaba Cloud 산하 통이랩(구 DAMO Academy 부화)
2026년 재편	신규 'Alibaba Token Hub' AI 사업부 출범, CEO 에디 우(Eddie Wu) 주도
핵심 인물	저우징런(Chief AI Architect), 우저밍(CTO), 진즈바이(Jinze Bai, 초기 기술보고서 주필)

2026년 3월, 알리바바는 AI 사업을 'Token Hub'라는 한 부서로 통합했습니다. 통이 대형모델 사업부(구 통이랩)가 Qwen 개발을 전담하도록 재정비했고, 최고 AI 아키텍트로 저우징런을 앉혔습니다. 같은 달, Qwen 부문을 이끌던 린쥔양(Junyang Lin)이 Qwen3.5 발표 직후 사임했습니다. 2026년 들어 세 명의 임원이 알리바바를 떠난 하나였고, "오픈소스에서 멀어지는 것 아니냐"는 우려에 알리바바는 오픈소스 유지를 공식 확인했습니다.

전략: 광도(廣度)로 승부한 체계적 공룡

Qwen의 전략은 한마디로 '모든 크기·모든 용도·모든 언어'를 한 번에 채운다는 것입니다. 2024년 9월 한 번에 100개가 넘는 오픈 가중치 모델을 쏟아냈고, 2026년 기준 Hugging Face에 20만 개 이상의 파생 모델이 올라와 있습니다. 다운로드는 누적 7억 건을 넘겼고, 일부 집계에서는 오픈소스 LLM 중 세계 최다 다운로드로 꼽힙니다.

네 가지가 두드러집니다.

첫째, 다국어. Qwen3는 36조 토큰, 119개 언어·방언으로 학습했습니다. 동아시아어(중국어·일본어·한국어) 품질에서 Qwen을 따라올 오픈 모델이 거의 없으며, 이것이 한국어 서비스들이 Qwen을 기본으로 삼는 이유이기도 합니다.

둘째, MoE. 57B-A14B(57B 중 14B 활성)부터 235B-A22B, 30B-A3B까지 크기별로 MoE 라인을 갖췄습니다. Mistral이 오픈 MoE를 처음 증명했다면, Qwen은 크기 스펙트럼을 완전히 채웠습니다.

셋째, 자체 생태계. 중국이 2022년 Hugging Face를 제한하자 알리바바는 자체 플랫폼 ModelScope를 세워 배포했습니다. 그리고 Qwen을 알리바바 이커머스 생태계(타오바오, 플리기, 배달)에 연결했습니다. 2026년 5월 기준 Qwen 앱 사용자 2억 3,400만 명입니다.

넷째, 가격 전쟁. 2024년 12월 모델 가격을 최대 85% 내리며 중국 내 LLM 가격 경쟁을 촉발했습니다. 비전 모델 Qwen-VL-Max는 백만 입력 토큰당 0.41달러입니다.

한계와 쟁점: 지정학의 무기가 된 오픈소스

Qwen은 다른 회사들과 결이 다릅니다. 미국의 미중경제안보검토위원회(USCC)가 2025년 보고서에서 "중국의 오픈소스 AI 전략(예: Qwen)이 연산 제약을 극복하고 데이터 정제 역량을 확대하는 데 결정적이었다"고 지적했을 정도입니다. 즉 미국 입장에서 Qwen의 개방성은 환영할 일이 아니라 전략적 위협으로 읽힙니다.

그래서 세 가지 쟁점이 겹칩니다.

첫째, 검열. 중국 규제를 통과하려면 정치적으로 민감한 질문을 피해야 합니다. 이를 불편하게 본 샌프란시스코의 Abacus AI가 가드레일을 제거한 'Liberated Qwen'을 만들었습니다. 원본과 '해방판'이 같이 돌아다니는 기묘한 풍경입니다.

둘째, 라이선스 파편화. Qwen은 Apache 2.0을 쓰는 모델도 많지만, 독자 'Tongyi Qianwen License'와 'Qwen Research License'가 섞여 있습니다. 보통 72B 같은 최상위 모델은 Tongyi/Qwen 라이선스로, 소형은 Apache 2.0으로 푸는 패턴입니다. Mistral·Google과 비슷한 양면 전략입니다.

셋째, 2026년의 독점화 우려. 남중국모닝포스트(SCMP)는 2026년 4월 "중국 AI 거대 기업들이 수익·성능을 위해 독점 모델로 회귀하고 있다"고 보도했습니다. Qwen3.5-Plus, Qwen3.6-Plus, Qwen3.7-Max/Plus가 줄줄이 독점(proprietary)으로 나왔습니다. 반면 오픈 가중치 라인(Qwen3.5, Qwen3.6)은 계속 Apache 2.0을 유지하고 있어, '플래그십은 닫고, 중소형은 연다'는 Google식 이중 구조에 수렴하는 모양새입니다.

버전 역사: 3년 만에 72B에서 2.4T로

모델	출시일	파라미터	라이선스	특징
Qwen(통이치엔원)	2023.4~9	1.8 / 7 / 14 / 72B	혼합	Llama 아키텍처 기반
Qwen-VL	2023.8	비전	혼합	비전 언어 모델
Qwen2	2024.6	0.5~7B + 57B-A14B(MoE)	72B 제외 Apache 2.0	MoE 도입
Qwen2.5	2024.9	0.5~72B	72B 제외 Apache 2.0	한 번에 100개+ 오픈
Qwen2.5-Coder	2024.11	0.5~32B	Apache 2.0	코드 특화
QwQ-32B	2024.11~25.3	32B	Apache 2.0	reasoning, o1 격파
Qwen2.5-VL	2025.1	3 / 7 / 32 / 72B	72B 제외 Apache 2.0	비전
Qwen2.5-Max	2025.1.29	MoE	독점	DeepSeek V3 능가 주장
Qwen2.5-Omni	2025.3	7B	Apache 2.0	텍스트·이미지·비디오·오디오 입출력
Qwen3	2025.4.28	dense 0.6~32B + MoE 30B-A3B / 235B-A22B	Apache 2.0	119개 언어, 36T 토큰, 하이브리드 thinking
Qwen3-Max	2025.9	1T+	독점	플래그십 API 전용
Qwen3.5	2026.2	오픈	오픈	에이전트 시대, PC·모바일 제어
Qwen3.6	2026.4	35B-A3B(MoE)	Apache 2.0	Gemma 4 능가
Qwen3.7 / 3.8-Max	2026.5~8	Max 2.4T	혼합	2.4T, 가중치 공개 예고

3년 만에 가장 큰 모델이 72B에서 2.4T로 30배 넘게 커졌습니다. 동시에 가장 작은 모델은 0.5B까지 내려왔고, dense와 MoE, 범용과 특화(코더·수학·비전·오디오·오므니)를 전부 갖췄습니다. 라인업의 광도에서 Qwen을 따를 회사가 없습니다.

다음 회

5회에서는 Qwen과 함께 중국을 양분하는 DeepSeek을 다룹니다. 헤지펀드 출신이 만든 이단아가 R1 한 방으로 어떻게 세계를 흔들었는지 살펴봅니다.