Qwen2.5-VL 멀티모달 비전 언어 모델

2025-12-09, G30DR

1. 서론: 시각-언어 모델의 패러다임 전환과 Qwen2.5-VL의 위상

인공지능 기술의 발전사는 텍스트 기반의 단일 모달리티(Unimodality)에서 시각, 청각, 텍스트를 아우르는 멀티모달리티(Multimodality)로의 확장이 주도하고 있다. 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 언어적 지식을 습득하고 추론하는 단계에 도달했다면, 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)은 인간의 감각 기관과 인지 능력을 결합하여 물리적 세계를 이해하고 상호작용하는 단계로 나아가고 있다. 이러한 기술적 변곡점에서 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)의 Qwen 팀이 2025년 초 공개한 Qwen2.5-VL은 오픈 소스 진영뿐만 아니라 상용 모델 시장 전체에 중요한 기술적 이정표를 제시한다.

본 보고서는 Qwen2.5-VL 시리즈(3B, 7B, 32B, 72B)에 대한 포괄적이고 심층적인 분석을 수행한다. Qwen2.5-VL은 이전 세대인 Qwen2-VL의 아키텍처를 계승하면서도 모델의 규모, 학습 데이터의 다양성, 그리고 추론 효율성 측면에서 비약적인 발전을 이루었다. 특히, 기존 비전 모델들이 고수해온 고정 해상도 처리 방식의 한계를 극복하기 위해 도입된 ‘Naive Dynamic Resolution(단순 동적 해상도)’ 메커니즘과, 시간적 차원을 공간적 차원과 동일한 위상에서 처리하는 ‘M-RoPE(Multimodal Rotary Positional Embedding)’ 기술은 MLLM 아키텍처 설계의 새로운 표준을 제시하고 있다.

또한, 본 보고서는 Qwen2.5-VL이 단순한 이미지 인식 도구를 넘어, 컴퓨터와 모바일 기기를 조작할 수 있는 ’에이전트(Agent)’로서 기능한다는 점에 주목한다. 이는 생성형 AI가 정보를 생성하는 수동적 역할에서, 도구를 사용하고 과업을 수행하는 능동적 주체로 진화하고 있음을 시사한다. GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet 등 현존하는 최고 성능의 독점(Proprietary) 모델들과의 벤치마크 비교 분석을 통해, Qwen2.5-VL이 글로벌 AI 생태계에서 차지하는 기술적 위상을 객관적으로 평가하고, 실제 산업 현장에서의 도입 가능성과 배포 전략을 상세히 논의한다.

2. 기술 아키텍처의 진화와 핵심 메커니즘

Qwen2.5-VL의 성능 향상은 단순한 파라미터 확장이 아닌, 시각 정보를 처리하고 이를 언어 모델의 잠재 공간(Latent Space)에 투영하는 근본적인 아키텍처의 혁신에서 기인한다. 이 섹션에서는 Qwen2.5-VL을 구성하는 핵심 기술 요소들의 작동 원리와 그 기술적 함의를 상세히 분석한다.

2.1 Naive Dynamic Resolution: 시각 정보 처리의 효율성 극대화

전통적인 비전-언어 모델들은 입력 이미지를 224x224, 336x336과 같은 고정된 해상도로 리사이징(Resizing)하거나 패딩(Padding)을 추가하여 처리해왔다. 이러한 방식은 두 가지 치명적인 문제를 야기한다. 첫째, 고해상도 이미지의 세밀한 정보가 리사이징 과정에서 소실되어 작은 텍스트나 객체를 인식하는 데 실패하게 한다. 둘째, 원본 이미지의 종횡비(Aspect Ratio)가 왜곡되어 모델이 객체의 형태나 공간적 관계를 오인하게 만든다.

Qwen2.5-VL은 이러한 문제를 해결하기 위해 Naive Dynamic Resolution 메커니즘을 채택했다. 이 기술의 핵심은 이미지를 고정된 크기로 변환하지 않고, 원본 해상도와 비율을 유지한 채 동적으로 패치(Patch) 단위로 분할하여 토큰화하는 것이다. 모델은 입력 이미지의 크기에 따라 가변적인 수의 비주얼 토큰을 생성한다. 예를 들어, 저해상도 썸네일 이미지는 적은 수의 토큰으로, 고해상도 인포그래픽은 수천 개의 토큰으로 처리된다. 이는 인간이 대상을 인지할 때 정보량에 따라 주의력을 조절하는 방식과 유사하며, 계산 자원의 낭비를 막고 인식 정확도를 극대화한다.

더 나아가 Qwen2.5-VL은 좌표 정규화(Coordinate Normalization) 과정을 제거했다. 기존 모델들이 이미지 내 객체의 위치를 0과 1 사이의 상대적 좌표로 변환하여 처리했던 것과 달리, Qwen2.5-VL은 이미지의 실제 스케일에 기반한 절대 좌표를 학습한다. 이는 모델이 이미지의 물리적 크기와 해상도 자체를 이해하게 만들며, 결과적으로 객체 탐지(Object Detection)나 시각적 접지(Visual Grounding) 작업에서 더욱 정밀한 바운딩 박스(Bounding Box) 예측을 가능하게 한다.

2.2 윈도우 어텐션(Window Attention) 기반의 비전 인코더 최적화

초고해상도 이미지를 동적 해상도로 처리할 때 발생하는 가장 큰 기술적 장벽은 연산량의 급증이다. 트랜스포머 아키텍처의 자기 어텐션(Self-Attention) 메커니즘은 입력 토큰 수의 제곱에 비례하여 연산량이 증가하기 때문에, 수천 개 이상의 비주얼 토큰을 처리하는 것은 막대한 계산 비용을 초래한다.

Qwen2.5-VL은 이를 해결하기 위해 비전 인코더(Vision Encoder) 내에 윈도우 어텐션(Window Attention) 메커니즘을 도입했다. 이 방식은 전체 이미지를 한 번에 처리하는 대신, 이미지를 미리 정의된 윈도우(예: 112x112 픽셀 크기)로 분할하고, 각 윈도우 내부에서만 어텐션 연산을 수행한다. 이를 통해 연산 복잡도를 획기적으로 낮추면서도, 층(Layer)을 깊게 쌓아 윈도우 간의 정보 교환을 유도함으로써 전역적인 문맥(Global Context) 정보를 놓치지 않도록 설계되었다. 특히 112x112 크기보다 작은 윈도우에 대해서는 패딩을 적용하지 않아 원본 정보의 밀도를 그대로 유지하며, 이는 훈련 속도와 추론 속도 모두를 향상시키는 결과를 가져왔다.

2.3 M-RoPE: 3차원 시공간 위치 임베딩의 구현

텍스트 데이터는 1차원적인 시퀀스이지만, 이미지와 비디오는 2차원 공간과 3차원 시간 정보를 포함한다. 따라서 기존의 1차원 위치 임베딩(Positional Embedding)을 멀티모달 데이터에 그대로 적용하는 것은 정보의 손실을 초래한다. Qwen2.5-VL은 이를 극복하기 위해 M-RoPE(Multimodal Rotary Positional Embedding) 기술을 고도화하여 적용했다.

M-RoPE는 위치 정보를 텍스트(1D), 시각(2D), 비디오(3D)의 세 가지 축으로 분해하여 각각에 대해 회전 위치 임베딩을 적용하는 방식이다.

• 공간적 차원(Spatial Dimension): 이미지의 높이(Height)와 너비(Width) 정보를 별도의 축으로 인코딩하여 모델이 객체의 2차원적 위치 관계를 정확히 파악하게 한다.
• 시간적 차원(Temporal Dimension): 비디오 데이터 처리 시, 프레임의 순서뿐만 아니라 절대적인 시간 흐름을 인코딩한다. 특히 Qwen2.5-VL에서는 시간 차원의 M-RoPE ID를 실제 시간 속도와 정렬(Align)하여, 모델이 시간의 ’페이스(Pace)’를 학습할 수 있도록 개선되었다. 이는 비디오 내에서 사건의 지속 시간이나 속도 변화를 인지하는 데 결정적인 역할을 한다.

2.4 동적 FPS 훈련(Dynamic FPS Training)과 시간적 정렬

비디오 이해 능력의 핵심은 방대한 프레임 데이터 속에서 유의미한 정보를 얼마나 효율적으로 추출하느냐에 달려 있다. 기존 모델들은 고정된 프레임 수(예: 8프레임 또는 16프레임)를 균등하게 샘플링하는 방식을 사용했으나, 이는 정적인 장면에서는 불필요한 연산을 유발하고 역동적인 장면에서는 정보 손실을 초래했다.

Qwen2.5-VL은 동적 FPS 훈련(Dynamic FPS Training) 방식을 도입하여 비디오의 내용과 길이에 따라 프레임 샘플링 속도를 유동적으로 조절한다. M-RoPE의 시간 ID(Temporal ID)는 샘플링된 프레임의 절대적인 시간 위치를 반영하도록 설계되어, 모델이 비디오의 시간적 구조를 정확하게 재구성할 수 있게 한다. 이러한 기술적 진보는 1시간 이상의 긴 비디오에서도 특정 사건이 발생하는 정확한 시점을 초 단위로 찾아내는 ‘이벤트 로컬라이제이션(Event Localization)’ 능력을 비약적으로 향상시켰다.

3. 모델 라인업, 사양 및 생태계

Qwen2.5-VL 시리즈는 다양한 컴퓨팅 환경과 사용 목적을 충족시키기 위해 세분화된 모델 라인업을 제공한다. 이는 엣지 디바이스부터 대규모 클라우드 서버까지 아우르는 유연한 배포 전략을 가능하게 한다.

3.1 파라미터 규모별 모델 구성

특히 32B 모델의 출시는 7B 모델로는 성능이 부족하고 72B 모델은 리소스 부담이 큰 사용자들에게 매력적인 대안을 제시한다. 72B 모델의 경우 상업적 이용이 가능하지만, 월간 활성 사용자(MAU)가 1억 명을 초과하는 대규모 서비스의 경우 별도의 라이선스 협의가 필요한 ’Qwen License’를 따른다. 반면 7B 모델은 가장 개방적인 Apache 2.0 라이선스를 채택하여 스타트업과 연구자들이 자유롭게 수정하고 배포할 수 있는 환경을 제공한다.

3.2 컨텍스트 길이와 확장성 (Long Context Capabilities)

Qwen2.5-VL은 기본적으로 **32,768 토큰(32k)**의 컨텍스트 윈도우를 지원하지만, 아키텍처적으로는 훨씬 더 긴 입력을 처리할 수 있는 잠재력을 지니고 있다.

• YaRN(Yet another RoPE for Non-uniform ring attention): 긴 문맥 처리를 위해 도입된 YaRN 기술을 통해, 사용자는 모델을 재학습하지 않고도 추론 시에 컨텍스트 길이를 128,000 토큰(128k) 이상으로 확장할 수 있다. 이는 수백 페이지의 문서나 긴 비디오를 한 번에 분석해야 하는 작업에서 필수적이다.
• 긴 비디오 이해: 동적 FPS 훈련과 긴 컨텍스트 지원이 결합되어, Qwen2.5-VL은 1시간 분량 이상의 비디오 전체를 메모리에 올리고 내용을 요약하거나 특정 질문에 답하는 것이 가능하다. 이는 기존 모델들이 비디오를 짧은 클립으로 나누어 처리하던 방식과 차별화되는 지점이다.

3.3 하드웨어 요구 사항 및 양자화

대규모 모델의 실용성을 결정하는 중요한 요소는 하드웨어 요구 사항이다. Qwen 팀은 모델의 접근성을 높이기 위해 AWQ, GPTQ와 같은 양자화 모델을 공식적으로 제공한다.

• Qwen2.5-VL-72B (Int4): 4비트 양자화를 적용할 경우, 모델 가중치는 약 40GB의 VRAM을 차지한다. 따라서 2개의 NVIDIA RTX 3090 (24GB x 2 = 48GB) 또는 RTX 4090 환경에서 추론이 가능하다. 다만, 긴 컨텍스트를 활용하거나 배치 처리를 위해서는 80GB VRAM을 가진 A100 또는 H100 GPU가 권장된다.
• Qwen2.5-VL-7B: FP16/BF16 원본 정밀도로도 단일 RTX 3090 또는 4090에서 여유롭게 구동되며, 4비트 양자화 시 8GB VRAM을 탑재한 소비자용 랩탑에서도 실행할 수 있어 개인 개발자나 학생들의 접근성이 매우 높다.

4. 핵심 기능 및 산업별 응용 시나리오

Qwen2.5-VL의 기술적 특징들은 실제 산업 현장에서 구체적인 응용 기능으로 발현된다. 여기서는 모델의 주요 기능과 이를 활용한 산업별 시나리오를 분석한다.

4.1 초고정밀 OCR 및 문서 인텔리전스 (Document Intelligence)

Qwen2.5-VL은 단순한 텍스트 인식을 넘어 문서의 구조와 의미를 파악하는 문서 인텔리전스 분야에서 독보적인 성능을 발휘한다.

• 복잡한 레이아웃 처리: 다단 편집, 복잡한 표, 수식, 차트가 혼재된 문서를 정확하게 인식하고 마크다운(Markdown)이나 JSON 형식으로 구조화하여 출력한다. 이는 Naive Dynamic Resolution 덕분에 작은 글씨나 흐릿한 텍스트도 원본 해상도로 처리하기 때문이다.
• 다국어 및 특수 환경 지원: 32개 이상의 언어를 지원하며, 세로 쓰기 텍스트(동아시아 고문서 등), 기울어지거나 구겨진 문서, 저조도 환경에서의 텍스트 인식률이 대폭 향상되었다.
• 산업 응용:
• 금융: 재무제표, 송장, 영수증 자동 처리 및 데이터베이스화.
• 법률: 계약서 검토, 판례 분석, 스캔된 법률 문서의 디지털화.
• 학술: 논문 내 수식 및 도표 데이터 추출, 고문서 번역 및 디지털 아카이빙.

4.2 시각적 에이전트와 컴퓨터 제어 (Computer Use)

Qwen2.5-VL은 화면(Screen)을 보고 행동(Action)을 결정하는 시각적 에이전트(Visual Agent) 기능을 강화했다. 이는 AI가 텍스트 명령을 받아 소프트웨어를 직접 조작하는 단계를 의미한다.

• GUI 요소 인식 및 상호작용: 웹 브라우저나 애플리케이션의 스크린샷을 입력받아 버튼, 입력창, 아이콘의 기능을 이해하고, 클릭해야 할 정확한 좌표나 수행해야 할 키보드 입력을 생성한다.
• 모바일 에이전트: 스마트폰 화면을 인식하여 앱 실행, 메시지 전송, 일정 등록 등의 작업을 수행할 수 있다. Qwen2.5-VL-3B 모델은 이러한 모바일 온디바이스 에이전트에 최적화되어 있다.
• 산업 응용:
• RPA(로봇 프로세스 자동화): 기존 RPA가 정해진 규칙(Rule) 기반이었다면, Qwen2.5-VL 기반 RPA는 화면의 변화를 인지하고 유연하게 대처하는 지능형 자동화를 가능하게 한다.
• 소프트웨어 테스팅: UI/UX 테스트 자동화, 버그 리포팅 에이전트.

4.3 장기 비디오 분석 및 이벤트 탐색

• 시간적 정밀성: 사용자가 자연어 질의를 통해 비디오 내 특정 장면을 검색하면, 해당 장면의 타임스탬프를 정확하게 반환한다.
• 산업 응용:
• 미디어/방송: 영상 편집 보조, 하이라이트 자동 생성, 메타데이터 태깅 자동화.
• 보안/관제: CCTV 영상에서 이상 행동(예: 침입, 낙상) 발생 시점 탐지 및 리포팅.
• 자율주행: 주행 영상 데이터 분석 및 엣지 케이스(Edge Case) 시나리오 추출.

5. 성능 벤치마크 및 경쟁 모델 비교 분석

Qwen2.5-VL의 성능을 객관적으로 평가하기 위해 글로벌 선도 모델인 GPT-4o(OpenAI) 및 **Claude 3.5 Sonnet(Anthropic)**과의 비교 벤치마크 결과를 분석한다. 아래 데이터는 주요 멀티모달 벤치마크에서의 성과를 종합한 것이다.

5.1 종합 벤치마크 결과 비교

5.2 비교 분석 및 인사이트

1. 문서 및 OCR 분야의 패권(Hegemony): Qwen2.5-VL은 OCRBench와 DocVQA 등 텍스트 중심의 시각 작업에서 명확한 우위를 보여준다. 이는 알리바바 그룹이 보유한 방대한 전자상거래 데이터, 문서 이미지, 그리고 다국어 데이터가 학습에 효과적으로 활용되었음을 시사한다. GPT-4o나 Claude 3.5 Sonnet이 서구권 언어 위주의 데이터에 편향될 수 있는 반면, Qwen은 아시아권 언어를 포함한 글로벌 언어 처리 능력에서 강점을 보인다.
2. 수학 및 과학적 추론의 강세: MathVista 결과는 Qwen2.5-VL이 단순히 이미지를 ‘보는’ 것을 넘어, 이미지 내의 정보를 논리적으로 ’해석’하고 ’계산’하는 능력이 탁월함을 보여준다. 이는 교육용 AI 튜터, 과학 데이터 분석, 엔지니어링 도면 해석 등의 전문 분야에서 Qwen의 활용 가능성을 높여준다.
3. 비용 효율성과 접근성: 성능 면에서 GPT-4o와 대등함에도 불구하고, Qwen2.5-VL-72B는 오픈 웨이트 모델로서 자체 호스팅이 가능하다는 강력한 장점을 가진다. 이는 데이터 보안이 중요한 기업이나 연구소가 외부 API에 의존하지 않고도 SOTA(State-of-the-Art)급 성능을 확보할 수 있음을 의미한다. API 비용 측면에서도 알리바바 클라우드의 가격 정책은 경쟁사 대비 공격적으로 책정되어 경제적 우위를 점하고 있다.

6. 배포 환경 및 운영 가이드

Qwen2.5-VL을 실제 서비스에 도입하기 위해서는 적절한 배포 환경 구축과 최적화 전략이 필요하다.

6.1 추론 프레임워크 및 최적화 (vLLM)

고성능 추론을 위해 vLLM 프레임워크 사용이 적극 권장된다. vLLM은 PagedAttention 기술을 통해 메모리 효율성을 극대화하고 추론 속도를 높여준다.

• 분산 추론 (Tensor Parallelism): 72B 모델과 같은 대형 모델은 단일 GPU 메모리에 적재하기 어려울 수 있으므로, tensor-parallel-size 파라미터를 사용하여 여러 GPU에 모델을 분산 로드해야 한다. (예: 4x A100 환경에서 tensor-parallel-size=4)
• 긴 컨텍스트 설정: vLLM 구동 시 config.json의 YaRN 설정을 활성화하거나, --max-model-len 파라미터를 조정하여 메모리 오버플로우(OOM)를 방지하면서도 긴 문맥 처리를 지원할 수 있다.

6.2 API 활용 및 비용 경제성

자체 인프라 구축이 어려운 경우, 알리바바 클라우드의 Bailian 플랫폼이나 OpenRouter와 같은 서드파티 API 제공자를 통해 모델을 사용할 수 있다.

• 가격 경쟁력: Qwen2.5-VL-72B 기반의 API는 플랫폼에 따라 상이하나, 입력 100만 토큰당 약 $0.35 ~ 1.6**, 출력 100만 토큰당 약 **0.40 ~ $6.4 수준으로 형성되어 있다. 이는 GPT-4o의 가격(입력 $2.5, 출력 $10) 대비 매우 저렴하여, 대규모 데이터 처리가 필요한 기업에게 비용 효율적인 솔루션을 제공한다. 특히 Qwen-Flash와 같은 경량화 모델은 더욱 파격적인 가격으로 제공되어 실시간 서비스에 적합하다.

7. 결론 및 미래 전망

Qwen2.5-VL은 멀티모달 AI 기술의 정점을 보여주는 모델로서, Naive Dynamic Resolution과 M-RoPE와 같은 혁신적인 아키텍처를 통해 기존 모델들의 한계를 성공적으로 극복했다. 벤치마크 결과는 이 모델이 더 이상 ’오픈 소스 대안’에 머무르지 않고, 성능 그 자체로 시장을 선도하는 ’리더’의 위치에 올라섰음을 증명한다.

특히 문서 이해, 비디오 분석, 에이전트 기능에서의 탁월한 성능은 금융, 법률, 미디어, 제조 등 다양한 산업 분야에 즉각적인 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있다. 기업들은 Qwen2.5-VL을 도입함으로써 데이터 프라이버시를 보장하면서도 최고 수준의 AI 역량을 내재화할 수 있는 기회를 맞이했다. 향후 Qwen3 시리즈로 이어질 기술적 로드맵은 더욱 강력한 추론 능력과 효율성을 예고하고 있으며, 이는 인간과 AI가 시각적 정보를 공유하며 협업하는 미래를 앞당길 것이다. Qwen2.5-VL은 단순한 기술적 도구를 넘어, 산업 전반의 지능형 자동화를 가속화하는 핵심 엔진으로 자리매김할 것이다.