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Qwen2.5-Max는 어떻게 프런티어 AI 경쟁을 intensify했나

알리바바는 2025년 1월 28 29일 당시 가장 크고 강력한 Qwen 모델인 Qwen2.5 Max를 공개하며 중국 AI 개발사의 추격 속도를 과시했다. Qwen2.5 Max는 2조 개가 넘는 토큰으로 사전 학습된 대규모 혼합 전문가(MoE) 모델로, 지도 미세 조정과 인간 피드백 기반 강화학습을 거쳤다.

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연구 답변

주요 시사점

알리바바는 2025년 1월 28 29일 당시 가장 크고 강력한 Qwen 모델인 Qwen2.5 Max를 공개하며 중국 AI 개발사의 추격 속도를 과시했다.
Qwen2.5 Max는 2조 개가 넘는 토큰으로 사전 학습된 대규모 혼합 전문가(MoE) 모델로, 지도 미세 조정과 인간 피드백 기반 강화학습을 거쳤다.
알리바바는 여러 평가에서 Qwen2.5 Max가 GPT 4o, DeepSeek V3, Llama 3.1 405B를 거의 전반적으로 앞섰다고 주장했지만, 이는 벤더 발표이자 벤치마크별 결과로 해석해야 한다.
초기에는 모델 가중치보다 Alibaba Cloud Model Studio API와 Qwen 관련 채팅·제품 인터페이스를 통해 제공돼, 모델 출시와 클라우드 매출 확대가 결합된 형태였다.

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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did Alibaba Cloud’s January 2025 launch of Qwen2.5 Max—its most advanced large language model at the time—intensify competition among fr. Article summary: Alibaba’s Qwen2.5 Max launch signaled that Chinese developers could rapidly produce near frontier models and deploy them through major cloud platforms, putting pressure on both Western closed model pricing and Chinese ri. Topic tags: general web, openai, llm, agents, ai. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
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알리바바의 Qwen2.5-Max 출시는 단순히 새로운 모델 하나가 추가된 사건이 아니었다. 중국 기업이 프런티어 AI에 빠르게 접근할 수 있다는 신호인 동시에, 경쟁의 무대가 모델 성능만이 아니라 가격·클라우드 유통·오픈 웨이트 생태계로 넓어지고 있음을 보여준 사례였다. 2 9

Qwen2.5-Max는 어떤 모델이었나

알리바바는 2025년 1월 28~29일 Qwen2.5-Max를 당시 자사의 가장 크고 강력한 Qwen 모델로 공개했다. 이 모델은 대규모 혼합 전문가(Mixture of Experts·MoE) 구조를 사용한 대형 언어 모델(LLM)로, 20조 개가 넘는 토큰을 활용해 사전 학습됐다. 이후 엄선된 지도 미세 조정(SFT)과 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)을 적용했다. 9 2

MoE 구조에서는 모든 파라미터를 매 요청마다 사용하는 대신, 입력에 적합한 일부 전문가 모듈을 선택해 활성화한다. 따라서 비슷한 성능의 밀집형 모델보다 전체 용량을 키우면서도 추론 비용과 효율을 개선할 가능성이 있다. 다만 알리바바의 당시 발표만으로는 전체 파라미터 수나 요청당 활성 파라미터 수를 독립적으로 확정할 만큼의 세부 설계 정보가 공개되지는 않았다. 9

Qwen2.5-Max는 앞서 공개된 Qwen2.5 모델군과 같은 계열이지만, 다운로드 가능한 기존 체크포인트와 동일한 모델은 아니다. 기존 Qwen2.5 제품군에는 0.5B부터 72B까지의 오픈 웨이트 기반·지시 조정 모델과 양자화 버전이 포함됐으며, Hugging Face·ModelScope·Kaggle 등에서 이용할 수 있었다. 반면 플래그십 Max 모델은 처음부터 가중치를 공개하기보다 호스팅 서비스 형태로 제공됐다. 1 13

초기 이용 경로는 Alibaba Cloud의 Model Studio API와 Qwen 관련 채팅·제품 인터페이스였다. 즉 Qwen2.5-Max 출시는 모델 공개인 동시에 알리바바 클라우드 사용량과 기업 고객을 확보하려는 사업적 출시이기도 했다. 13

벤치마크 성적과 주의할 점

알리바바는 Qwen2.5-Max가 여러 평가에서 Claude 3.5 Sonnet과 대등한 수준을 보였고, GPT-4o·DeepSeek-V3·Llama 3.1 405B를 “거의 전반적으로” 앞섰다고 주장했다. 다만 이는 알리바바가 제시한 벤더 주장이지, 모든 실제 업무 환경에서의 보편적 우위를 입증하는 결과는 아니다. 2 9

회사는 특히 어려운 지식 문제와 코딩, 일반 능력을 평가하는 테스트를 강조했다. 여기에는 MMLU-Pro, GPQA-Diamond, LiveCodeBench, LiveBench, Arena-Hard 등이 포함됐다. 이런 평가 구성은 Qwen2.5-Max가 코딩·수학·추론 중심 지식 작업과 기업용 AI 비서에 적합하다는 인상을 강화했다. 9 12

2025년 2월 초 보도된 사용자 참여형 Chatbot Arena 순위에서 Qwen2.5-Max는 1,332점을 받아 전체 7위에 올랐다. 수학·코딩 부문에서는 선두를 차지했고, 난도가 높은 프롬프트 부문에서는 2위를 기록한 것으로 전해졌다. 이는 실제 사용자 선호를 반영하는 외부 지표라는 점에서 의미가 있지만, 프롬프트와 시점에 따라 변하는 순위이며 신뢰성·안전성·에이전트 기능·기업 도입 적합성을 종합적으로 측정하는 지표는 아니다. 10 12

따라서 가장 신중한 결론은 다음과 같다. Qwen2.5-Max는 당시 프런티어에 근접한 경쟁력 있는 모델이었지만, GPT-4o·Claude 3.5 Sonnet·DeepSeek-V3를 확실히 “능가했다”는 표현은 알리바바의 주장과 특정 벤치마크 결과에 한정해 인용해야 한다. 2 9

다국어 지원과 생태계 전략

Qwen2.5의 오픈 웨이트 제품군은 다양한 언어와 코드 중심 활용 사례를 지원했다. 이후 Qwen3에서는 알리바바가 지원 언어와 방언을 119개로 확대했다고 밝혔다. 영어 중심으로 설계된 프런티어 모델이 많은 상황에서, 현지화가 중요한 기업에는 이런 다국어 범위가 실질적인 선택 요소가 될 수 있다. 1 3

알리바바의 전략은 폐쇄형 호스팅 플래그십과 폭넓은 오픈 웨이트 공개를 결합하는 방식이었다. 오픈 모델은 개발자의 실험과 자체 호스팅, 미세 조정, 하드웨어 최적화를 촉진하고, Model Studio는 관리형 API와 배포 환경을 제공해 기업 매출로 연결될 수 있다. Qwen2.5 기술 보고서는 공개 저장소를 통해 접근 가능한 모델과 변형이 100개를 넘는다고 설명했다. 1

하드웨어 이식성도 이 전략을 뒷받침했다. 알리바바는 이후 양자화한 Qwen3 변형을 애플 기기에서 실행할 수 있다고 홍보했고, AMD Instinct 하드웨어에서 Qwen3 모델을 지원하는 움직임도 소개했다. 이는 특정 클라우드나 가속기 생태계에 대한 의존도를 낮추는 효과를 노린 접근이다. 15

Qwen3로 이어진 다음 단계

알리바바는 2025년 4월 새로운 오픈소스 세대인 Qwen3를 출시했다. Qwen3는 0.6B부터 32B까지 6개의 밀집형 모델과 2개의 MoE 모델로 구성됐으며, 그중 하나는 전체 2,350억 개 파라미터 가운데 220억 개를 활성화하는 구조였다. 4 3

Qwen2.5-Max에서 Qwen3로 이어진 흐름은 알리바바의 혼합 전략을 잘 보여준다. 알리바바가 접근과 수익화를 통제할 수 있는 고성능 모델은 호스팅 서비스로 제공하는 한편, 다양한 오픈 웨이트 모델은 전 세계 개발자와 기업이 내려받아 사용할 수 있도록 풀어 생태계와 통합 사례를 확보하는 방식이다. 4 13

Model Studio는 이 포트폴리오를 관리형 서비스로 제공하는 접점이 됐다. 오픈 웨이트를 단순히 직접 판매하는 데 그치지 않고, 모델 발전을 API 호출과 클라우드 사용량으로 전환할 수 있는 구조다. 13

왜 글로벌 AI 경쟁이 더 치열해졌나

Qwen2.5-Max는 DeepSeek-V3가 세계적인 관심을 끈 직후 등장했다. 이 시점의 출시는 중국 AI의 성과가 한 기업의 이례적인 돌풍에 그치지 않고, 성숙한 모델 제품군과 클라우드 인프라를 갖춘 여러 기업이 빠르게 대응할 수 있는 경쟁 구도라는 인상을 줬다. 2

경쟁의 핵심은 단일 벤치마크 점수가 아니다. 코딩, 고객지원, 번역, 검색·검색증강생성(RAG), 사내 업무 보조 같은 대규모 기업 업무에서 충분히 쓸 만한 모델이 더 낮은 비용으로 API를 통해 제공되거나, 오픈 웨이트 형태로 직접 배포된다면 고가의 서구권 폐쇄형 모델을 일부 대체할 수 있다.

이는 Anthropic을 비롯한 고가 프런티어 모델 업체에도 압박으로 작용한다. 이들 업체는 지속적인 성능 우위뿐 아니라 안전성·신뢰성, 도구 사용, 엔터프라이즈 제어 기능, 긴 컨텍스트 처리 품질, 서비스 지원을 통해 가격을 정당화해야 한다. 최근 보도 역시 중국 모델이 성능 격차를 좁히는 동시에 비용 경쟁력을 앞세우고 있다고 전했다. 6 11

다만 단기간에 한쪽이 다른 쪽을 완전히 대체할 가능성보다는 시장 세분화가 현실적이다. 가장 까다로운 작업을 수행하는 고객은 여전히 최상위 폐쇄형 모델에 비용을 지불할 수 있지만, 비용과 데이터 주권을 중시하는 기업은 중국계 모델이나 오픈 웨이트 대안을 더 적극적으로 검토할 가능성이 커진다.

‘Ox Alpha’라는 모델은 확인됐나

‘Ox Alpha’라는 이름의 중국 프런티어 모델이 DeepSeek-V3나 Qwen2.5-Max와 비교할 만한 공식 출시 모델이라는 신뢰할 만한 근거는 충분히 확인되지 않는다. 따라서 이를 중국 AI 역량을 평가하는 증거로 사용하기보다는 추측 또는 검증되지 않은 명칭으로 보는 편이 타당하다.

더 큰 흐름은 Ox Alpha의 존재 여부에 의존하지 않는다. Qwen, DeepSeek, Moonshot, Z.ai 등 여러 기업이 프런티어 AI 경쟁을 점점 다극화하고 있다. 오픈 웨이트, 효율적인 MoE 구조, 클라우드 API, 낮은 운영비는 더 이상 부가 기능이 아니라 경쟁의 핵심 무기가 됐다. 6 4

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