UI-Venus-2-9B vs Qwen2.5-Omni-7B: Qwen 파생 모델 두 가지, 범용 모델 vs 에이전트 모델

UI-Venus-2-9B와 Qwen2.5-Omni-7B는 둘 다 동일한 계보를 잇는 오픈 가중치(open-weights) 모델로, 이 맞대결은 드문 통제 실험이다. 2025년 3월 Apache-2.0 라이선스로 출시된 Qwen2.5-Omni-7B는 검증된 any-to-any 옴니모달 제너럴리스트다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 입력받고 텍스트와 음성 오디오를 출력하며, 모든 것을 인지하고 원하는 모드로 답하는 모델이다. Ant Group의 UI-Venus-2-9B는 2026년 8월 26일에 조용히 출시되었으며, 더 새로운 Qwen — Qwen3.5-9B —에서 초기화되어 정반대의 용도로 특화되었다. 즉, 스크린샷을 인지하고 산문 대신 액션으로 응답하는 폐루프(closed-loop) GUI 에이전트다. 같은 가족, 서로 다른 길. 이 대결이 답하는 질문은 어느 쪽이 더 나은가가 아니다 — 둘은 단일 공유 벤치마크에서 경쟁하지 않는다 — 오히려 에이전트 루프가 없는 제너럴리스트를 선택하거나 컴퓨터를 조작하도록 만들어진 스페셜리스트를 선택할 때 실제로 무엇을 얻는가다.

하나의 가족, 두 개의 커리어

Q​wen 계열은 두 모델이 모두 파생된 기반이며, 이것이 이 비교에서 가장 명확한 지점입니다. Qwen2.5-Omni-7B는 Qwen2.5 세대를 기반으로 하며, 훈련을 통해 동일한 잠재 공간 위에서 텍스트와 이미지의 교차 입력, 오디오·비디오 이해, 음성 언어 출력을 처리하는 옴니모달 모델이 되었습니다. UI-Venus-2-9B는 Qwen3.5-9B에서 초기화되어, 3단계 훈련(멀티모달 중간 훈련, 오프라인 강화 학습, 다중 교사 증류)을 거쳐 운영자가 되었습니다. 즉, 요소를 그라운딩하고, CAPTCHA를 해결하며, 모바일·웹·데스크톱 환경을 폐쇄 루프로 탐색하는 모델입니다. 같은 아키텍처 계열이 두 가지 다른 방향으로 휘어진 것입니다. 두 모델이 기반을 공유하되 목적을 공유하지 않을 때, 설계상의 모든 차이는 읽어볼 가치가 있는 결정입니다.

제너럴리스트: Qwen2.5-Omni-7B

Qwen2.5-Omni-7B는 현재 사용 가능한 가장 검증된 오픈 옴니모달 체크포인트 중 하나입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오의 모든 조합을 입력으로 받아들이고, 텍스트 또는 자연스러운 음성으로 응답하며, 그 위에 Qwen3 스타일의 추론 기능을 갖추고 있습니다. 모델 카드에 따르면 OmniBench 0.561을 기록했는데, 이는 출시 당시 오픈 모델로서는 최첨단 수준이었으며, GSM8K 88.7, HumanEval 78.7, MATH 71.5, MBPP 73.2도 함께 달성했습니다 — 7B 모델로서는 강력한 일반 성능 수치입니다. 이 모델은 명시적으로 에이전트가 아닙니다: 함수 호출도 없고, 구조화된 출력도 없으며, 모든 출력 표면이 대화형입니다. 그 대신 방대한 배포 기반을 갖추고 있습니다 — 휴대폰과 노트북에서 실행되고, MLX 및 양자화 포트가 있으며, 1년 반 동안 프로덕션에서 사용되어 왔습니다. 사진에 대해 음성 대화를 나눌 수 있는 모델이 필요하거나, 오디오와 비디오를 함께 이해할 수 있는 모델이 필요한 개발자에게 이는 성숙하고, 지루할 만큼 안정적이며, 올바른 선택입니다.

전문가: UI-Venus-2-9B

UI-Venus-2-9B는 반(反)범용 모델이다. 해당 모델 카드에는 256K 컨텍스트 윈도우와 폐쇄형 관찰-추론-행동-피드백 루프가 명시되어 있으며, 벤치마크 표는 전적으로 화면에서의 작업 수행에 관한 것이다: AndroidWorld 80.2, WebVoyager 90.8, OSWorld-Verified 70.8, ScreenSpot-Pro 73.0, CAPTCHA에서 MCA-Bench 75.7, OSBlind 공격 성공률 18.5%. 채팅에 대한 주장도, 오디오에 대한 주장도, 스크린샷을 넘어선 비디오 이해에 대한 주장도 없다 — 추론 궤적을 출력한 다음 구조화된 행동을 내보낼 뿐이다. 다중 모델 투표를 통한 키포인트 기반 검증부터 검증된 피드백에서 추출된 반성 감독까지, 이 모델의 전체 아키텍처는 단 한 가지를 위해 설계되었다: 실제 인터페이스에서 부분적 진행 상황에 속지 않고 장기 지평 과제를 완수하는 것이다. 카드에 기재된 모든 수치는 공급업체가 보고한 것이며, 아직 독립적으로 재현된 수치는 없다.

두 우주의 스코어보드

이 둘을 하나의 리더보드에 올릴 정직한 방법은 없습니다. 둘 다 동일한 벤치마크를 보고하지 않기 때문입니다. 유용한 비교는 순위가 아니라 역할을 정의하는 차원에서 이루어집니다.

• 역할 — UI-Venus-2-9B: GUI 에이전트, 스크린샷을 작업으로 변환. Qwen2.5-Omni-7B: 옴니모달 채팅 및 음성, 모든 양식을 텍스트나 음성으로.

• 기본 — UI-Venus-2-9B: Qwen3.5-9B. Qwen2.5-Omni-7B: Qwen2.5-generation, ~7B.

• 입력 — UI-Venus-2-9B: 스크린샷, 256K 컨텍스트 기록. Qwen2.5-Omni-7B: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 인터리브.

• 출력 — UI-Venus-2-9B: 추론 토큰 후 구조화된 작업. Qwen2.5-Omni-7B: 텍스트 또는 자연 음성; 함수 호출 없음, 구조화된 출력 없음.

• 에이전트 루프 — UI-Venus-2-9B: 폐쇄형 관찰–추론–행동–피드백. Qwen2.5-Omni-7B: 없음.

• 대표 수치 — UI-Venus-2-9B: AndroidWorld 80.2, WebVoyager 90.8 (공급업체 보고). Qwen2.5-Omni-7B: OmniBench 0.561, GSM8K 88.7, HumanEval 78.7 (공급업체 보고).

에이전트 루프가 차이점입니다.

모달리티 차이를 걷어 내면, 진짜 갈림길은 출력이 말로 끝나는지 행동으로 끝나는지에 있습니다. Qwen2.5-Omni-7B는 대화형 엔드포인트입니다. 멀티모달 프롬프트를 보내면 답변을 돌려주고, 그 답변을 작업으로 전환하는 루프는 여러분의 코드 안에 있습니다. UI-Venus-2-9B는 작업형 엔드포인트입니다. 목표를 받아 화면을 관찰하고, 추론하고, 행동하고, 결과를 관찰한 뒤 다시 행동하도록 훈련되어 있습니다. 루프는 모델 내부에 있으며, 검증 메커니즘은 그 루프가 정직하게 작동하도록 설계되었습니다. 그래서 "범용 모델이 에이전트의 일을 할 수 있는가"에는 명쾌한 답이 있습니다(아니요 — 행동 공간도 루프도 없습니다). "에이전트가 범용 모델의 일을 할 수 있는가"에도 그와 똑같이 명쾌한 답이 있습니다(아니요 — 음성 출력도 비디오 이해도 없습니다). 이 둘은 대체재가 아니라 보완재이며, 우연히 같은 패밀리 이름을 공유하고 있을 뿐입니다.

작업량 기준 선택

답변으로 끝나는 모든 것에는 Qwen2.5-Omni-7B를 선택하세요: 음성 비서, 멀티모달 채팅, 오디오+비디오 이해, 온디바이스 대화형 AI — 1년 반 동안의 프로덕션 하드닝은 실질적인 자산입니다. 완료된 작업으로 끝나는 모든 것에는 UI-Venus-2-9B를 선택하세요: 양식 작성, 웹 자동화, 앱 조작, 데스크톱 컴퓨터 사용 — 그것은 완수하도록 훈련된 작업입니다. 두 가지가 모두 진정으로 필요한 팀에게는 패밀리 계보가 편리한 부분입니다: Q​wen 라인은 OrcaRouter에서 가장 깊은 벤치 중 하나로, 공급업체 정가 및 0% 마크업으로 24개 이상의 모델을 제공하므로, Q​wen 일반 모델과 Q​wen 파생 전문 모델 간의 전환 또는 이들의 조합 — 작업을 분해하는 일반 모델과 이를 실행하는 에이전트 — 은 단일 API 변경일 뿐, 재통합이 아닙니다. UI-Venus-2-9B와 Qwen2.5-Omni-7B는 현재 OrcaRouter를 통해 제공되지 않으며, 둘 다 오픈 가중치 자체 호스팅 프로젝트입니다. 둘 다 라우팅 제공업체가 추가하는 날에는 공급업체 비용에 통과 가격으로 표시될 것입니다.

평결

이것은 승자가 있는 일대일 대결이 아니라, Q​wen 모델이 취할 수 있는 두 가지 형태 사이의 갈림길입니다. 애플리케이션이 대화형이라면 Qwen2.5-Omni-7B는 검증된 범용 모델이자 안전한 기본값입니다. 애플리케이션이 운영형, 즉 다른 소프트웨어를 사용해야 하는 소프트웨어라면 UI-Venus-2-9B는 새롭고 검증되지 않았지만 정확히 그 작업을 겨냥한 특화 도구입니다. 그리고 사용자와 대화한 다음 사용자를 위해 작업을 수행하는 소프트웨어를 구축하는 경우라면, 정답은 둘 다이며 그 사이에 라우팅 계층을 두는 것입니다.