2025년에 꼭 알아야 할 상위 5개 비전 언어 모델

비전 언어 모델(VLM)은 시각적 정보와 텍스트 이해를 통합한 고급 멀티모달 AI 시스템으로, 이미지와 텍스트를 동시에 해석할 수 있습니다. 현재 VLM 생태계는 GPT-4o, Gemini 2.5 Pro, Claude 3.7 Vision 같은 폐쇄 소스 옵션과 Qwen 2.5-VL-72B, Llama 4 Scout 같은 오픈 소스 모델을 포함합니다. 폐쇄 소스 모델은 특정 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만 공식 플랫폼으로 제한되는 반면, 오픈 소스 모델은 유연성, 이식성, 그리고 Novita AI와 같은 API를 통한 비용 효율성을 제공합니다.

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비전 언어 모델(VLM)이란 무엇인가요?

비전 언어 모델(VLM)은 이미지와 텍스트를 모두 이해하고 자연어 출력을 생성하는 강력한 멀티모달 AI 모델입니다. 마치 언어 모델에 시각을 부여하는 것과 같습니다.

VLM은 무엇을 할 수 있나요?

VLM은 매우 유연하며 다음과 같은 다양한 작업을 수행합니다:

• 시각 문서 QA – 문서 이미지를 기반으로 질문에 답변
• 이미지 캡셔닝 – 이미지에 대한 설명 캡션 작성
• 이미지 분류 – 사진 속 객체 인식 및 라벨링
• 객체 탐지 – 이미지 내 객체 위치 찾기

VLM은 어떻게 작동하나요?

일반적인 VLM은 두 가지 주요 구성 요소를 결합합니다:

1. 이미지 특징 추출기
   일반적으로 사전 훈련된 비전 모델(ViT 또는 CLIP 등)로 이미지에서 의미 있는 특징을 추출합니다.
2. 텍스트 디코더
   LLaMA 또는 Qwen과 같은 대규모 언어 모델(LLM)로 시각적 특징을 사람과 유사한 텍스트로 변환합니다.

출처: Clarifai

상위 5개 대형 비전 모델 아키텍처 비교

모델	출시일	장점	텍스트 컨텍스트 윈도우	개방성/라이선스
GPT 4o	2025년 3월	보다 효율적인 교차 모달 융합	128k 토큰	폐쇄 소스
Gemini 2.5 Pro	2025년 5월 6일	범용 시각 작업	현재 1M 토큰, 2M 발표 예정	Google AI Studio를 통해 제공
Claude 3.7 Vision	2025년 2월 27일	OCR 및 차트 중심	200k 토큰	폐쇄 소스
Qwen 2.5-VL-72B	2025년 4월 22일	임의 해상도, 긴 영상 작업	128k 토큰	오픈 소스
Llama 4 (Scout / Maverick)	2025년 4월 5일	광범위한 멀티모달 작업	1M – 10M 토큰 (Scout은 10M 광고)	오픈 소스

Open AI GPT 4o

GPT-4는 완전 통합 멀티모달 Transformer 아키텍처를 채택하여 이미지 패치, 오디오 프레임, 텍스트가 동일한 시퀀스에서 토큰화 및 처리되며, 별도의 비전 타워가 필요하지 않습니다.

장점

1. 단순화된 아키텍처: 별도의 비전 타워가 없어 모델이 더 간결하고 통합되어 복잡성이 줄어듭니다.
2. 더 효율적인 교차 모달 융합: 이미지와 텍스트를 동일한 시퀀스에서 처리하여 보다 자연스러운 정보 통합이 가능해지며 이해와 생성 능력이 향상됩니다.
3. 더 강력한 이미지 생성 능력: 이 통합 설계를 통해 모델이 텍스트 설명을 고품질의 다양한 이미지로 더 정확하고 풍부한 스타일로 변환할 수 있습니다.

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro의 아키텍처는 **Frozen SigLIP-ViT 타워 ** 를 비전 인코더로 사용합니다. 시각적 입력은 독립적으로 사전 인코딩된 후 선형 투영되어 공유 Transformer로 전달되며, 교차 어텐션 을 통해 텍스트 및 기타 모달리티와 통합됩니다.

장점

1. 모듈형 설계의 유연성:
   이미지 사전 인코딩 과정(Frozen SigLIP-ViT)을 분리함으로써 비전 모델을 독립적으로 최적화하거나 교체할 수 있습니다. 이를 통해 Transformer는 모달리티 융합에만 집중할 수 있어 모듈형 아키텍처는 유연한 반복 또는 확장에 이상적입니다.
2. 더 높은 계산 효율성:
   비전 인코더의 가중치를 고정하면 멀티모달 훈련 중 비전 구성 요소를 다시 최적화할 필요가 없어, 특히 대규모 시각 데이터를 처리할 때 계산 비용이 크게 감소합니다.
3. 비전 중심 작업에 최적화:
   비전 구성 요소는 대규모 이미지 데이터셋에서 사전 훈련된 후 경량 교차 어텐션을 통해 다른 모달리티와 통합되어 강력한 시각 이해 능력을 보장합니다.

Claude 3.7 Vision

비전 모듈의 세부 아키텍처는 공식적으로 공개되지 않았지만, Claude 3 시리즈의 설계 철학과 사용 가능한 정보를 바탕으로 시각 처리가 다음과 유사한 아키텍처를 채택했을 것으로 추정할 수 있습니다: Claude 3 Vision 의 아키텍처는 Resampler ViT 와 경량 어댑터를 결합하여 시각 입력을 처리합니다. 비전 토큰은 게이트 퓨전 ** 을 통해 Claude 언어 모델 백본에 직접 통합되어 고정밀 OCR 및 ** 차트 해석과 같은 작업에 최적화되어 있습니다.

장점

1. 모듈형 및 유연한 설계:
   Frozen SigLIP-ViT는 독립적인 비전 모듈로 작동하여 개별 최적화 또는 교체가 가능합니다. 이러한 유연성은 새로운 작업에 적응하는 데 이상적입니다. 반면 Resampler ViT 는 긴밀하게 통합되어 적응성이 제한됩니다.
2. 대규모 비전 작업에 효율적:
   비전 인코더를 고정하면 멀티모달 학습 중 재훈련이 필요하지 않아 계산 비용이 절감되며, 특히 대규모 시각 데이터에 유용합니다. Resampler ViT 는 경량이지만 비전 토큰을 동적으로 처리하여 비전 중심 작업에서 오버헤드가 증가할 수 있습니다.
3. 일반 비전 작업에 최적화:
   대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 Frozen SigLIP-ViT는 분류, 탐지 등 광범위한 비전 작업에서 뛰어납니다. 교차 어텐션 통합으로 고품질 출력을 보장합니다. 반면 Resampler ViT 는 OCR 및 차트 파싱과 같은 경량 작업에 더 특화되어 있습니다.

Qwen 2.5-VL-72B

Window-Attention ViT with MRoPE는 임의 해상도 이미지와 긴 영상을 효율적으로 처리할 수 있게 하며, 72B MoE 언어 코어와 토큰 단위로 원활하게 융합되어 복잡한 멀티모달 작업을 수행합니다.

장점

1. Frozen SigLIP-ViT:
   모듈형 및 유연한 설계로 비전 인코더를 독립적으로 최적화하거나 교체할 수 있어 범용 비전 작업에 이상적입니다.
2. Resampler ViT:
   경량이고 효율적이며, 고정밀 OCR 및 차트 해석에 특화되어 최소한의 계산 오버헤드를 제공합니다.
3. Window-Attention ViT + MRoPE:
   임의 해상도 및 긴 영상 처리에 최적화되어 있으며, 복잡한 멀티모달 작업을 위해 세분화된 토큰 단위 융합을 수행합니다.

Llama 4 (Scout / Maverick)

ViT 패치 임베딩이 Mixture-of-Experts 멀티모달 Transformer로 공급되어, 순방향 패스당 16~128명의 전문가를 동적으로 활성화하여 확장 가능하고 효율적인 멀티모달 처리를 가능하게 합니다.

장점

1. 확장성:
   Mixture-of-Experts 설계를 통해 모델이 대규모 데이터셋과 작업으로 효율적으로 확장될 수 있으며, 필요한 전문가만 활성화하여 불필요한 계산을 줄입니다. 이는 대규모 멀티모달 시스템에 매우 효율적입니다.
2. 작업 적응성:
   16~128명의 전문가를 동적으로 선택함으로써 이 아키텍처는 다양한 복잡성의 작업에 적응하여 계산 부담 없이 최적의 성능을 보장합니다.
3. 다양한 데이터에 대한 효율성:
   고해상도 또는 비디오 데이터에 특화된 Window-Attention ViT 와 달리, MoE 아키텍처는 일반 멀티모달 워크로드 에서 뛰어나며 텍스트, 이미지 및 그 조합 등 다양한 데이터 유형 간에 자원을 효율적으로 분배합니다.

상위 5개 대형 비전 모델 성능 비교

모델	MMBench	MMMU	OCRBench	MATHVista	HallusionBench	ScienceQA-TEST
GPT 4o	82.2	69.2	815	61.8	55	90.7
Gemini 2.5 Pro	88.3	74.7	862	80.9	64.1	-
Claude 3.7 Sonnet	79.7	71	701	66.8	55.4	90.9
Qwen 2.5 VL 72B	87.8	68.2	882	74.2	54.6	91.4
Llama 4 Scout	69.4	66.5	-	70.7	-	-

Gemini 2.5 Pro 는 일반 멀티모달 작업에 가장 적합한 선택입니다. Qwen 2.5-VL-72B 는 OCR 및 과학적 추론에서 뛰어납니다. GPT-4o 와 Claude 3 Sonnet 은 과학적 작업에서 강력하지만 수학 및 환각 저항에서 약합니다. Llama 4 Scout 는 기능이 제한적이며 평가가 불완전합니다.

상위 5개 대형 비전 모델 응용 분야 비교

가장 중요한 고려 사항	추천 모델
서브초 OCR 및 일반 시각 채팅	GPT 4o
대학 수준 멀티모달 추론 / 비디오 순간 QA	Gemini 2.5 Pro
대용량 PDF + 이미지, 높은 법적 정확도 필요	Claude 3.7 Vision
완전한 제어 및 낮은 총 소유 비용(TCO)의 접지/비디오 QA	Qwen 2.5-VL-72B
단일 GPU에서 차트 또는 구조화된 문서 분석	Llama 4 Scout

상위 5개 대형 비전 모델 배포 비교

GPT, Gemini, Claude는 폐쇄 소스 모델로 공식 플랫폼을 통해서만 접근할 수 있는 반면, Qwen과 Llama는 오픈 소스 모델로서 Novita AI와 같은 API를 통해 이식성과 비용 효율성이라는 장점을 제공합니다.

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접속

계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.

2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.

3단계: 무료 체험 시작

선택한 모델의 기능을 탐색하기 위해 무료 체험을 시작하세요.

지금 Qwen 2.5 VL 72B 및 Llama 4 데모 사용해보기

4단계: API 키 받기

API 인증을 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “Settings” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.

5단계: API 설치

프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.

설치 후, 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져오세요. API 키로 클라이언트를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완료 API 예제입니다.

from openai import OpenAI
  
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

비전 언어 모델(VLM)은 이미지와 텍스트 이해를 결합하여 시각 QA, 이미지 캡셔닝, 객체 탐지 등 다양한 작업을 지원하는 멀티모달 AI의 최첨단 기술입니다. 주요 모델 중:

• Gemini 2.5 Pro 는 일반 멀티모달 작업에 가장 적합하며, 높은 효율성과 확장성으로 다양한 사용 사례에서 뛰어납니다.
• Qwen 2.5-VL-72B 는 OCR 및 과학적 추론에서 두각을 나타내며, 오픈 소스 솔루션으로 유연성과 비용 효율성을 제공합니다.
• GPT-4o 와 Claude 3 Vision 은 과학적 추론과 OCR에서 강력하지만, 폐쇄 소스로 적응성이 제한됩니다.
• Llama 4 Scout 는 확장 가능한 오픈 소스 옵션을 제공하지만, 경쟁사에 비해 기능이 덜 정교합니다.

Qwen 및 Llama와 같은 오픈 소스 모델은 Novita AI와 같은 API를 통해 접근 가능하여 이식성과 비용 효율성이라는 장점을 제공합니다.

자주 묻는 질문

비전 언어 모델(VLM)이란 무엇인가요?

VLM은 이미지와 텍스트를 모두 처리하여 자연어 출력을 생성하는 AI 모델입니다. 시각 QA, 이미지 캡셔닝, 객체 탐지 등의 작업을 수행합니다.

VLM은 어떻게 작동하나요?

VLM은 **이미지 특징 추출기 (예: ViT 또는 CLIP)와 ** 텍스트 디코더(예: LLaMA 또는 Qwen)를 결합합니다. 이 통합을 통해 원활한 멀티모달 이해가 가능합니다.

Qwen 및 Llama와 같은 오픈 소스 VLM을 선택해야 하는 이유는 무엇인가요?

오픈 소스 모델은 완전한 제어, 사용자 정의 및 비용 효율적인 배포를 가능하게 합니다. Novita AI와 같은 API를 통해 접근할 수 있어 유연성과 쉬운 통합을 제공합니다.

Novita AI 는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.

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