코드큐웬 무료

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개발사 Alibaba Group, Alibaba Cloud Qwen 팀
공식 웹사이트 https://qwen.readthedocs.io/

CodeQwen은 Alibaba Tongyi Qianwen(Qwen) 팀이 출시한 코드별 대형 언어 모델입니다. Qwen1.5 아키텍처를 기반으로 하며 약 3조 개의 코드 데이터 토큰에 대해 사전 학습되었습니다. 92개의 프로그래밍 언어를 지원하며 컨텍스트 길이는 64K입니다. CodeQwen1.5-7B는 HumanEval에서 83.5% pass@1(채팅 버전)에 도달했으며 코드 생성, 긴 컨텍스트 모델링, 코드 편집 Text-to-SQL 및 기타 작업에서 우수한 성능을 발휘하여 오픈 소스 코드 모델의 첫 번째 계층이 되었습니다.

코드큐웬 제품 인터페이스

CodeQwen의 도구 분석

핵심 매개변수 및 통계

매개변수 가치
전체 모델명 CodeQwen1.5-7B / CodeQwen1.5-7B-채팅
개발팀 Alibaba Cloud Tongyi Qianwen 팀(Qwen 팀)
인프라 Qwen1.5(트랜스포머 디코더 전용)
매개변수 규모 7B
사전 훈련 데이터의 양 약 3조개의 토큰(코드 관련 데이터)
지원되는 프로그래밍 언어 92종
컨텍스트 길이 64K 토큰
주의 메커니즘 그룹 쿼리 어텐션(GQA)
라이센스 계약 Tongyi Qianwen 연구 라이선스 계약(연구용으로 사용 가능, 상업적인 용도로 사용하려면 신청 필요)
오픈 소스 저장소 GitHub: QwenLM/Qwen1.5
모델 웨이트 플랫폼 포옹하는 얼굴 / ModelScope

CodeQwen은 코딩 시나리오를 위해 특별히 설계된 Alibaba Tongyi Qianwen 제품군의 대규모 언어 모델입니다. 일반적인 Qwen 모델과 달리 CodeQwen은 사전 훈련 단계의 특수 훈련을 위해 92개 프로그래밍 언어를 포괄하는 약 3조 개의 코드 데이터 토큰을 사용합니다. 핵심적인 이점은 데이터 배포의 전문화에서 비롯됩니다. 즉, 더 큰 매개변수 규모가 아니라 훈련 데이터의 코드 밀도와 다양성이 높아 코드 생성, 이해, 복구 및 기타 작업에서 동일한 크기의 일반 모델보다 모델이 훨씬 더 뛰어납니다.

사용자 및 시장 인지도

  • GitHub 생태계: CodeQwen1.5 시리즈 모델은 QwenLM/Qwen1.5 창고에서 호스팅되며 전체 Qwen 조직은 GitHub에서 21.4k+ 별점을 받았습니다. CodeQwen1.5-7B는 Hugging Face에서 월간 다운로드 수가 약 3,154건입니다(쿼리 날짜 기준).
  • 벤치마크 결과: CodeQwen1.5-7B-Chat은 HumanEval 0-shot에서 83.5% pass@1에 도달하여 동일한 크기의 DeepSeek-Coder-Instruct 6.7B(78.6%) 및 CodeLlama-7B(33.5%)를 능가하며 오픈 소스 7B 레벨 코드 모델에서 1위를 차지했습니다. MBPP 0샷은 77.7%로 동급 경쟁 제품보다 앞서 있다.
  • 장기 컨텍스트 평가: "Needle in the Code" 합성 평가에서 CodeQwen1.5는 64K 길이 범위 내에서 삽입된 사용자 정의 함수를 정확하게 재현할 수 있으며, 이는 긴 컨텍스트 코드 이해 능력이 설계 목표를 충족함을 나타냅니다.
  • SWE-Bench 성능: CodeQwen1.5-Chat은 SWE-Bench에서 0.89점을 얻어 ChatGPT-3.5를 능가했습니다. 이는 실제 웨어하우스 수준의 소프트웨어 개발 문제를 해결하는 능력이 초기에 경쟁력이 있음을 나타냅니다.

비용 이점

CodeQwen은 오픈 소스 코드 모델로 포지셔닝되어 있으며 개인 개발자, 학술 연구원, 기업의 세 가지 수준에서 비용 구조가 다릅니다.

  • C 측/개인 개발자: 모델 가중치는 완전 무료이며 오픈 소스(연구 라이선스)이며 Hugging Face Transformers 또는 Ollama와 같은 도구를 통해 로컬 GPU에서 배포 및 실행할 수 있습니다. 비디오 메모리 요구 사항 측면에서 BF16 정확도에는 약 16.99GB의 GPU 비디오 메모리(7B 모델)가 필요하며 이는 Int4 수량화 후 약 8.21GB로 감소되며 소비자급 그래픽 카드(예: RTX 3090/4090)가 이를 실행할 수 있습니다. 추론 속도 측면에서 BF16에서는 약 40.93 토큰/초, Int4에서는 약 50.09 토큰/초입니다.
  • 개발자/API 호출: Tongyi Qianwen 시리즈 모델(qwen-turbo/qwen-plus)은 Alibaba Cloud DashScope API를 통해 호출할 수 있으며 청구는 토큰을 기반으로 합니다. 구체적인 가격은 공식 DashScope 페이지에 따릅니다. 또한 vLLM/SGLang 서비스는 Hugging Face Inference API를 통해 배포하거나 직접 배포할 수 있습니다. 배포 비용은 GPU 사양에 따라 다릅니다.
  • 기업/개인 배포: 기업은 오픈소스 가중치에 따라 개인화된 배포 및 미세 조정을 수행할 수 있습니다. 상업적으로 사용하려면 Alibaba Cloud에 상업적 승인을 신청해야 합니다(신청 양식 작성). 구체적인 승인 조건은 공식 답변을 따릅니다. Code Assistant의 민영화된 배포가 필요한 재무 및 정부 업무와 같은 규정 준수 시나리오의 경우 CodeQwen의 오픈 소스 기능은 데이터 아웃바운드 및 타사 종속의 위험을 줄입니다.

주요 기능

  • 코드 생성(텍스트-코드): 자연어 설명을 실행 가능한 코드로 변환합니다. Python, C++, Java, JavaScript, TypeScript, Go, Rust를 포함한 92개 언어를 지원합니다. HumanEval 및 MBPP 벤치마크에서 Chat 버전 pass@1은 각각 83.5% 및 77.7%에 도달하며 이는 GPT-3.5 수준에 가깝습니다.
  • 긴 컨텍스트 코드 이해: 64K 토큰의 컨텍스트 창을 통해 리포지토리 수준 코드 파일을 처리할 수 있습니다. NTK 인식 보간 및 LogN Attention Scaling과 같은 기술을 기반으로 확장되어 실제 테스트에서 64K 길이 범위 내의 코드 조각을 정확하게 검색하고 재현할 수 있습니다.
  • 코드 편집 및 디버깅: CodeEditorBench에서 CodeQwen1.5는 디버깅, 번역, 언어 전환 및 코드 폴리싱의 4가지 차원에서 7B 매개변수의 SOTA 효과를 달성했습니다.
  • Text-to-SQL: 자연어 쿼리를 SQL 문으로 변환하는 기능을 지원합니다. 두 가지 Text-to-SQL 벤치마크인 Spider와 Bird에서 CodeQwen1.5-Chat은 GPT-4(DIN-SQL 프롬프트 방법)에 이어 2위를 차지했습니다. 이 기능을 통해 프로그래머가 아닌 사람과 데이터베이스 간의 상호 작용 격차를 해소할 수 있습니다.
  • 도구 호출 및 에이전트 기능: Qwen-Chat 시리즈는 ReAct 스타일 도구 호출 및 함수 호출을 지원합니다. 중국 도구 사용 평가에서 CodeQwen1.5-7B-Chat의 도구 선택 정확도는 95.5%, 도구 입력 Rouge-L은 0.900, 오탐률은 11.6%에 불과했습니다.

모델 및 버전의 진화

CodeQwen에는 현재 2024년 4월 16일에 출시된 CodeQwen1.5라는 하나의 주요 릴리스 시리즈만 있습니다. 이 시리즈는 두 가지 모델로 구성됩니다.

CodeQwen1.5-7B(기본)

약 3조 개의 코드 데이터 토큰에 대해 사전 훈련된 코드 기반 모델입니다. 코드 완성 및 미세 조정과 같은 다운스트림 작업에 적합합니다. 내장된 대화 기능이 없으므로 사용자는 프롬프트 형식을 구축하거나 SFT를 직접 수행해야 합니다.

CodeQwen1.5-7B-채팅(채팅)

기본 모델을 기반으로 SFT 및 RLHF에 맞춰 조정된 대화 버전은 기본적으로 여러 라운드의 코드 대화, 코드 생성, 디버깅 및 SQL 쿼리와 같은 대화형 시나리오를 지원합니다. 리뷰는 주로 Chat 버전을 중심으로 진행됩니다.

CodeQwen이 Qwen1.5 시대(2024년 초)에 탄생했다는 점은 주목할 만합니다. Qwen2, Qwen2.5 및 최신 Qwen3 시리즈 출시를 통해 Tongyi Qianwen 팀은 계속해서 코드 기능을 반복하고 있습니다. Qwen3 시리즈에는 통합 코드 생성 기능이 있으며 Qwen3-Coder와 같은 후속 전용 모델은 CodeQwen의 영적 후속 모델이 될 수 있습니다. 그러나 현재 CodeQwen1.5는 여전히 Qwen 시리즈에서 "Code"라는 이름의 유일한 코드별 오픈 소스 모델입니다.

기술적인 장점

  • 특수 사전 학습 데이터: CodeQwen1.5는 일반 텍스트 데이터가 아닌 약 3조 토큰의 코드 데이터를 사전 학습합니다. 이러한 코드 데이터는 여러 언어, 여러 프레임워크, 여러 필드의 실제 코드를 다루므로 동일한 규모의 일반 모델보다 코드 구문, 의미, 프로그래밍 패러다임에 대한 모델의 이해가 훨씬 더 깊어집니다.
  • GQA(Group Query Attention): 그룹 쿼리 주의 메커니즘을 사용하여 추론 중에 KV 캐시 사용량을 줄이고 다중 라운드 대화 및 긴 시퀀스 생성의 처리량 효율성을 향상시킵니다. GQA는 코드 생성의 지속적인 편집 시나리오에서 특히 중요합니다. 개발자가 코드 조각을 자주 보고 수정하는 경우 GQA는 추론 대기 시간을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
  • 긴 컨텍스트 확장 기술: NTK 인식 보간 Window Attention 및 LogN Attention 확장 기술을 결합하여 사전 훈련된 8K에서 64K로 컨텍스트 길이를 확장합니다. 이를 통해 모델은 전체 웨어하우스 수준 코드 파일을 한 번에 읽을 수 있으므로 기능 수정 시 전체 파일의 상황별 종속성을 이해할 수 있습니다.
  • 다중 언어 지원: 주류 언어(Python, Java, C++, JavaScript)부터 틈새 언어(예: Verilog, Racket, COBOL 등)까지 모든 것을 포괄하는 92개 프로그래밍 언어로 코드 생성을 지원합니다. MultiPL-E 평가에서는 Python, C++, Java, PHP, TypeScript, C#, Bash, JavaScript 등 8개 주류 언어에서 성능이 균형을 이루었으며 단일 언어에 치우치지 않았습니다.
  • 정량화 친화적: 공식에서는 Int4 및 Int8 양자화 버전을 제공합니다. 양자화 후 추론 속도는 약 20~40% 증가하고, 비디오 메모리 사용량은 약 50% 감소(7B BF16: 16.99GB → Int4: 8.21GB)해 소비자급 그래픽 카드 구동이 가능해진다. 정량화된 성능 손실은 벤치마크에서 2~3% 포인트를 넘지 않습니다.

사용방법

CodeQwen은 로컬 실험부터 프로덕션 배포까지 모든 시나리오를 포괄하는 유연한 배포 및 호출 방법을 갖추고 있습니다.

로컬 추론(트랜스포머)

``파이썬 변환기에서 AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer 가져오기

model_name = "Qwen/CodeQwen1.5-7B-채팅" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) 모델 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( 모델_이름, device_map="자동", trust_remote_code=참 ).평가()

response, History = model.chat(tokenizer, "Python에서 빠른 정렬 함수 작성", History=None) 인쇄(응답)


**OpenAI 호환 API 배포(vLLM)**

``배쉬
pip 설치 vllm
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --모델 Qwen/CodeQwen1.5-7B-Chat \
    --신뢰-원격-코드 \
    --dtype bfloat16

그런 다음 OpenAI SDK를 통해 호출합니다.

``파이썬 openai 가져오기 OpenAI에서

클라이언트 = OpenAI( api_key="", base_url="http://localhost:8000/v1" )

chat_response = client.chat.completions.create( model="Qwen/CodeQwen1.5-7B-채팅", message=[{"role": "user", "content": "C++에서 LRU 캐시 구현"}], max_tokens=2048, 온도=0.2 ) 인쇄(chat_response.choices[0].message.content)


**로컬 경량 배포(Ollama/llama.cpp)**

CodeQwen1.5는 Ollama를 통한 원클릭 배포를 지원하며, llama.cpp를 통해 CPU 추론도 수행할 수 있습니다. 모델 가중치는 Hugging Face에 업로드되었으며 커뮤니티에서는 GGUF 형식의 양자화된 버전을 제공했습니다.

**Alibaba 클라우드 대시스코프 API**

Tongyi Qianwen 시리즈 모델(코딩 기능 포함)은 Alibaba Cloud DashScope를 통해 온라인으로 호출할 수 있습니다.

``파이썬
대시스코프 가져오기
dashscope 가져오기 생성에서

dashscope.api_key = "<YOUR_DASHSCOPE_API_KEY>"
응답 = Generation.call(
    모델="qwen-터보",
    message=[{"role": "user", "content": "함수 실행 시간을 측정하기 위해 Python 데코레이터 작성"}]
)
인쇄(response.output.text)

제품 가격

  • 오픈 소스 가중치: CodeQwen1.5-7B 및 CodeQwen1.5-7B-Chat의 모델 가중치는 Tongyi Qianwen 연구 라이선스 계약을 사용하여 Hugging Face 및 ModelScope에서 무료로 다운로드할 수 있습니다(연구용으로 사용할 수 있으며 상업적인 사용에는 Alibaba Cloud의 승인이 필요함).
  • DashScope API: 토큰으로 청구되는 Alibaba Cloud DashScope를 통해 Tongyi Qianwen 시리즈 모델을 호출합니다. qwen-turbo 및 qwen-plus의 구체적인 가격은 공식 DashScope 가격 페이지에 따르며, 일반적으로 GPT 시리즈 모델의 API 가격보다 낮습니다.
  • 개인 배포 비용: GPU 하드웨어 선택에 따라 다릅니다. Int4 양자화 버전은 단일 RTX 3090/4090(24GB 비디오 메모리)에서 실행할 수 있으며, BF16 버전은 24GB 이상의 비디오 메모리를 갖춘 GPU 사용을 권장합니다. 엔터프라이즈 배포에서는 추론 프레임워크(vLLM/SGLang), 로드 밸런싱, 운영 및 유지 관리 비용도 고려해야 합니다.
  • 무료 할당량: DashScope API는 신규 사용자에게 무료 통화 할당량을 제공합니다(최신 공식 Alibaba Cloud 정책에 따름). 오픈 소스 배포 자체에는 사용 제한이 없습니다.

애플리케이션 시나리오

  • AI 프로그래밍 어시스턴트 비공개 배포: 기업은 GitHub Copilot에 대한 오픈 소스 대안으로 내부 서버에 CodeQwen을 배포할 수 있습니다. 코드 데이터 개인 정보 보호에 대한 엄격한 요구 사항이 있는 금융, 정부 업무, 군사 산업과 같은 시나리오에 특히 적합합니다. VSCode 확장 또는 JetBrains 플러그인을 통해 모델 API에 연결하여 코드 완성, 해석 및 검토를 수행하세요. 배포하려면 기업에 GPU 인프라가 있거나 클라우드 API 호출을 수락할 수 있어야 합니다.
  • Text-to-SQL 데이터 쿼리: 기술 지식이 없는 비즈니스 담당자가 쿼리 요구 사항을 자연어를 통해 설명하면 CodeQwen은 이를 실행 가능한 SQL 문으로 변환합니다. 데이터 분석가, 운영자 및 비즈니스 관리자가 데이터 팀에 대한 의존도를 줄이는 데 적합한 셀프 서비스 쿼리 시나리오입니다. 복잡한 다중 테이블 JOIN 쿼리의 정확도는 GPT-4보다 낮을 수 있습니다. 주요 쿼리에는 수동 검토를 추가하는 것이 좋습니다.
  • 코드 교육 및 학습 지원: CodeQwen-Chat은 코드 조각을 설명하고 예제를 제공하며 오류를 지적하는 프로그래밍 학습 파트너 역할을 할 수 있습니다. 프로그래밍 초보자를 위해 코딩 프로세스에 대한 단계별 가이드를 대화식으로 제공합니다. 그러나 모델은 안전하지 않은 코드나 보안 위험이 있는 작성 방법을 생성할 수 있으므로 교육 시 안전한 코딩에 대한 인식을 강조할 필요가 있습니다.
  • 코드 마이그레이션 및 리팩토링: 이전 언어(예: COBOL, Fortran)에서 최신 언어(예: Python, Java)로 코드를 마이그레이션하거나 다른 프레임워크 간에 코드를 리팩터링합니다. CodeQwen의 언어 간 번역 기능은 92개 언어에 대한 사전 훈련 범위에서 비롯됩니다. 마이그레이션된 코드에 대해 적절한 단위 테스트 확인을 수행하는 것이 좋습니다.

해당자

  • 소프트웨어 개발자: CodeQwen을 사용하여 코딩 프로세스 중 코드 생성, 디버깅 및 해석을 지원합니다. 무료 오픈 소스 코드 도우미를 찾는 개인 개발자와 소규모 팀에 적합한 주류 IDE 통합(Ollama 또는 vLLM의 API 인터페이스를 통해)을 지원합니다. 최상의 경험을 위해서는 기본 모델 로컬 배포 기능이 필요합니다.
  • 데이터 엔지니어 및 분석가: Text-to-SQL 기능을 활용하여 데이터베이스를 빠르게 쿼리하거나 Python 스크립트를 사용하여 데이터 처리 작업을 자동화합니다. CodeQwen의 SQL 생성 성능은 GPT-4에 가깝고 일반 쿼리에도 충분히 안정적입니다. 매우 복잡한 쿼리 및 높은 동시성 시나리오에는 적합하지 않습니다(상용 데이터베이스 AI 도우미를 사용하는 것이 좋습니다).
  • AI 애플리케이션 개발자: CodeQwen을 자체 개발한 AI 애플리케이션에 백엔드 코드 생성 모듈로 포함하고 타사 API의 가격 및 빈도 제어 제한에 의존하지 않고 오픈 소스 가중치를 통해 직접 배포합니다. 연구 라이센스의 상업적 사용 제한을 평가할 필요가 있으며, 상업적으로 사용하기 전에 Alibaba Cloud에 승인을 신청해야 합니다.
  • 학술 연구원: 대규모 코드 모델의 기술 경로, 미세 조정 방법 및 평가 벤치마크를 연구합니다. CodeQwen1.5의 오픈 소스 가중치 및 전체 기술 보고서는 코드 LLM 연구를 위한 재현 가능한 기본 모델을 제공합니다. 코드 인텔리전스, 소프트웨어 엔지니어링 자동화 및 기타 방향에 대한 연구에 적합합니다.

경계에 적합하지 않음: CodeQwen은 일반적인 대화 시나리오에 적합하지 않습니다(동기 Qwen2 일반 모델과 비교하여 채팅 및 오픈 도메인 생성 기능이 부족함). 80K 이상의 매우 긴 컨텍스트가 필요한 시나리오에는 적합하지 않습니다(컨텍스트 창의 상한은 64K입니다). 실시간 낮은 대기 시간이 필요한 온라인 서비스에는 적합하지 않습니다(vLLM으로 최적화되지 않으면 추론 속도가 제한됩니다). 코드 보안 요구 사항이 매우 높은 프로덕션 환경에서 모델 출력을 직접 사용하는 데는 적합하지 않습니다(수동 코드 검토 필요).

요약 및 전망

CodeQwen1.5-7B는 코드별 모델 방향에 대한 Alibaba Tongyi Qianwen 팀의 중요한 시도입니다. 이는 당시 매개변수 수준이 7B인 가장 강력한 오픈소스 코드 모델 중 하나이기도 했습니다. 핵심 장점은 3조 개의 토큰 코드 데이터에 대한 사전 교육을 통해 가져온 심층적인 코드 이해 기능, 웨어하우스 수준 코드에 대한 64K 컨텍스트 창 처리 기능, 92개 언어의 광범위한 적용 범위에 있습니다. HumanEval, MBPP, SWE-Bench 등 다수의 코드 벤치마크에서 성능을 통해 경쟁력을 확인했습니다.

현재 제한사항: CodeQwen은 현재 크기가 7B에 불과하며 더 높은 벤치마크에 도달하기 위해 더 큰 매개변수 규모를 갖춘 버전이 부족합니다. 연구 라이센스는 상업적 친화적이지 않으며 회사는 추가 승인을 신청해야 합니다. 해당 모델은 비교적 일찍(2024년 4월) 출시됐고, 후속 Qwen3 시리즈는 일반 모델에 코드 기능이 내장됐다.

조달 및 채택 위험 평가: 코드 도우미 배포를 민영화하려는 팀을 위한 CodeQwen1.5는 위험이 낮은 시작 솔루션입니다. 오픈 소스 가중치는 7B에서 무료로 얻을 수 있고, 소비자급 그래픽 카드에서 규모를 실행할 수 있으며, 커뮤니티 생태계가 완성됩니다. Ollama 또는 Transformers를 사용하여 로컬에서 PoC 검증을 수행하여 코드 생성 품질이 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인한 다음 상업적 승인 요구 사항을 평가하는 것이 좋습니다. 최신 코딩 기능을 추구하는 팀의 경우 Qwen3-Coder 시리즈가 후속 솔루션으로 간주될 수 있습니다. 모든 프로덕션 환경을 사용하기 전에 모델 생성 코드에 대해 필요한 보안 검토 및 테스트 범위를 수행하기 위해 코드 보안 감사 프로세스를 확립해야 합니다.

관련 도구: github-copilot, cursor

버전 정보

  • CodeQwen1.5-7B-채팅 ：첫 번째 공개 버전은 Qwen1.5 아키텍처, 7B 매개변수를 기반으로 하며 92개의 프로그래밍 언어와 64K 컨텍스트를 지원하며 HumanEval에서 83.5% pass@1에 도달합니다.
  • CodeQwen1.5-7B ：코드 베이스 모델(Base)은 약 3조 개의 토큰 코드 데이터에 대해 사전 학습되어 코드 완성 및 미세 조정을 지원합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 나오지 않았으며, 블로그 출시일인 2024-04-16을 참고해주세요.

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