궁극의 가이드 - 2026년 최고의 Multimodal AI 모델
엘리자베스 C.
2026년 최고의 Multimodal AI 모델에 대한 결정판 가이드입니다. 업계 관계자들과의 협력을 통해 핵심 벤치마크에서의 성능을 테스트하고 아키텍처를 분석하여 최고의 Vision-언어 모델들을 찾아냈습니다. 최첨단 Image 이해 및 추론 모델부터 혁신적인 문서 분석 및 비주얼 에이전트에 이르기까지, 이 모델들은 혁신성, 접근성, 실제 애플리케이션 적용력에서 뛰어난 성과를 보여주며 개발자와 기업들이 SiliconFlow와 같은 서비스를 통해 차세대 AI 기반 도구를 구축할 수 있도록 지원합니다. 2026년 상위 3대 추천 모델은 GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct로, 각각의 탁월한 기능, 범용성, 그리고 Multimodal AI의 한계를 극복하는 능력을 인정받아 선정되었습니다.
Multimodal AI 모델이란 무엇인가요?
Multimodal AI 모델은 text, Image, Video 및 문서를 포함한 여러 유형의 Input을 동시에 처리하고 이해할 수 있는 고급 Vision-language 모델(VLMs)입니다. 정교한 딥러닝 아키텍처를 사용하여 텍스트 정보와 함께 시각적 콘텐츠를 분석함으로써 복잡한 추론, 시각적 이해 및 콘텐츠 생성 작업을 수행합니다. 이 기술을 통해 개발자와 크리에이터는 차트를 이해하고, 시각적 문제를 해결하고, 문서를 분석하며, 전례 없는 기능을 갖춘 시각적 에이전트 역할을 할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이러한 모델은 협업을 촉진하고 혁신을 가속화하며 강력한 Multimodal 지능에 대한 접근을 대중화하여 교육 도구부터 기업 자동화 솔루션에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 가능하게 합니다.
GLM-4.5V
GLM-4.5V는 Zhipu AI가 출시한 최신 세대 Vision-language 모델(VLM)입니다. 이 모델은 총 매개변수 106B와 활성 매개변수 12B를 가진 플래그십 text 모델 GLM-4.5-Air를 기반으로 구축되었으며, Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 활용하여 더 낮은 추론 비용으로 우수한 성능을 달성합니다. 사전 학습, 지도 미세 조정(SFT), 강화 학습 단계를 거친 최적화를 통해 이 모델은 Image, Video, 긴 문서 등 다양한 시각적 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.
GLM-4.5V: 최첨단 Multimodal 추론
GLM-4.5V는 Zhipu AI가 출시한 최신 세대 Vision-language 모델(VLM)입니다. 이 모델은 총 매개변수 106B와 활성 매개변수 12B를 가진 플래그십 text 모델 GLM-4.5-Air를 기반으로 구축되었으며, Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 활용하여 더 낮은 추론 비용으로 우수한 성능을 달성합니다. 기술적으로 GLM-4.5V는 GLM-4.1V-Thinking의 계보를 따르며 3D 회전 위치 인코딩(3D-RoPE)과 같은 혁신 기술을 도입하여 3D 공간 관계에 대한 인식 및 추론 능력을 크게 향상시켰습니다. 사전 학습, 지도 미세 조정(SFT), 강화 학습 단계를 거친 최적화를 통해 이 모델은 Image, Video, 긴 문서 등 다양한 시각적 콘텐츠를 처리할 수 있으며, 41개의 공개 Multimodal 벤치마크에서 해당 규모의 오픈 소스 모델 중 최고의 성능을 달성했습니다. 또한 이 모델에는 '생각 모드(Thinking Mode)' 스위치가 탑재되어 있어 사용자가 빠른 답변과 깊은 추론 중에서 유연하게 선택하여 효율성과 효과의 균형을 맞출 수 있습니다.
장점
41개 Multimodal 벤치마크에서 최고 수준의 성능 발휘.
더 낮은 비용으로 우수한 성능을 내는 MoE 아키텍처.
향상된 3D 공간 추론을 위한 3D-RoPE 적용.
단점
SiliconFlow에서 1M tokens당 $0.86로 다소 높은 Output 가격.
최적화를 위해 MoE 아키텍처에 대한 이해 필요.
추천 이유
유연한 생각 모드와 최첨단 Multimodal 추론을 결합하여, Image부터 Video, 긴 문서에 이르기까지 다양한 시각적 콘텐츠를 처리하는 동시에 벤치마크를 선도하는 성능을 달성합니다.
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking은 범용 Multimodal 추론을 발전시키기 위해 Zhipu AI와 칭화대학교 KEG 랩이 공동으로 출시한 오픈 소스 Vision-Language 모델(VLM)입니다. GLM-4-9B-0414 기본 모델을 바탕으로 구축되었으며, '생각 패러다임(thinking paradigm)'을 도입하고 교육과정 샘플링 강화 학습(RLCS)을 활용하여 복잡한 작업에서의 능력을 크게 향상시켰습니다.
GLM-4.1V-9B-Thinking: 효율적인 Multimodal 추론 챔피언
GLM-4.1V-9B-Thinking은 범용 Multimodal 추론을 발전시키기 위해 Zhipu AI와 칭화대학교 KEG 랩이 공동으로 출시한 오픈 소스 Vision-Language 모델(VLM)입니다. GLM-4-9B-0414 기본 모델을 바탕으로 구축되었으며, '생각 패러다임(thinking paradigm)'을 도입하고 교육과정 샘플링 강화 학습(RLCS)을 활용하여 복잡한 작업에서의 능력을 크게 향상시켰습니다. 9B 매개변수 모델로서 비슷한 크기의 모델 중 최고 수준의 성능을 달성하며, 18개의 서로 다른 벤치마크에서 훨씬 더 큰 72B 매개변수 모델인 Qwen-2.5-VL-72B와 비슷하거나 심지어 이를 능가하는 성능을 보여줍니다. 이 모델은 STEM 문제 해결, Video 이해, 긴 문서 이해를 포함한 다양한 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, 최대 4K 해상도 및 임의의 가로세로 비율을 가진 Image를 처리할 수 있습니다.
장점
18개 벤치마크에서 훨씬 더 큰 72B 모델을 능가하는 성능.
비용 효율적인 배포가 가능한 효율적인 9B 매개변수 구성.
임의의 가로세로 비율을 가진 4K 해상도 Image 지원.
단점
플래그십 모델에 비해 더 작은 매개변수 크기.
특정 전문 분야의 경우 미세 조정이 필요할 수 있음.
추천 이유
혁신적인 생각 패러다임과 강화 학습 최적화를 통해 크기와 비용의 일부만으로도 플래그십 수준의 성능을 제공하며, 체급을 뛰어넘는 뛰어난 성능을 보여줍니다.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 Qwen 팀이 출시한 Qwen2.5-VL 시리즈의 Multimodal 거대 언어 모델입니다. 이 모델은 일반적인 사물을 인식하는 데 능숙할 뿐만 아니라 Image 내의 Text, 차트, 아이콘, 그래픽 및 레이아웃을 분석하는 능력이 뛰어납니다. 추론을 하고 도구를 동적으로 지시할 수 있는 시각적 에이전트 역할을 하며, 컴퓨터와 전화기 사용이 가능합니다.
Qwen2.5-VL-32B-Instruct: 시각적 에이전트의 강자
Qwen2.5-VL-32B-Instruct는 Qwen 팀이 출시한 Qwen2.5-VL 시리즈의 Multimodal 거대 언어 모델입니다. 이 모델은 일반적인 사물을 인식하는 데 능숙할 뿐만 아니라 Image 내의 Text, 차트, 아이콘, 그래픽 및 레이아웃을 분석하는 능력이 뛰어납니다. 추론을 하고 도구를 동적으로 지시할 수 있는 시각적 에이전트 역할을 하며, 컴퓨터와 전화기 사용이 가능합니다. 또한 모델은 Image 내의 사물을 정확하게 로컬라이즈하고 송장 및 표와 같은 데이터에 대해 구조화된 Output을 생성할 수 있습니다. 이전 버전인 Qwen2-VL과 비교하여, 이 버전은 강화 학습을 통해 수학적 및 문제 해결 능력이 향상되었으며 답변 스타일이 인간의 선호도에 더 잘 부합하도록 조정되었습니다.
장점
컴퓨터 및 전화기 제어를 위한 시각적 에이전트 역할 수행.
차트, 레이아웃 및 문서 분석 능력이 매우 뛰어남.
송장 및 표에 대한 구조화된 Output 생성.
단점
더 큰 모델들과 비교했을 때 중간 수준의 매개변수 크기.
동일하게 책정된 Input 및 Output 가격 구조.
추천 이유
컴퓨터와 전화기를 제어할 수 있는 진정한 시각적 에이전트인 동시에 문서 분석 및 구조화된 데이터 추출에 탁월하여 자동화 및 기업용 애플리케이션에 완벽하게 적합합니다.
Multimodal AI 모델 비교
이 표에서는 각각 고유한 장점을 가진 2026년의 주요 Multimodal AI 모델들을 비교합니다. 다양한 시각적 작업에서 최고 수준의 성능을 원한다면 GLM-4.5V가 MoE 효율성을 갖춘 플래그십 수준의 기능을 제공합니다. 더 큰 모델들과 대적할 수 있는 비용 효율적인 Multimodal 추론을 원한다면 GLM-4.1V-9B-Thinking이 탁월한 가치를 제공합니다. 시각적 에이전트 기능 및 문서 이해를 위해서는 Qwen2.5-VL-32B-Instruct가 뛰어납니다. 이 비교 보기를 통해 특정 Multimodal AI 요구 사항에 맞는 적절한 도구를 선택할 수 있습니다.
번호 | 모델 | 개발사 | 하위 유형 | 가격 (SiliconFlow) | 핵심 장점
1 | GLM-4.5V | Zhipu AI | Vision-Language Model | 1M input당 $0.14, 1M output당 $0.86 | 최고 수준의 Multimodal 추론
2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM / Zhipu AI | Vision-Language Model | 1M input당 $0.035, 1M output당 $0.14 | 72B 모델에 필적하는 효율적인 성능
3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen | Vision-Language Model | 1M tokens당 $0.27 | 문서 분석 기능이 포함된 시각적 에이전트
자주 묻는 질문
어떤 Multimodal AI 모델들이 상위 3가지 추천 모델로 선정되었나요?
2026년 상위 3가지 추천 모델은 GLM-4.5V, GLM-4.1V-9B-Thinking, Qwen2.5-VL-32B-Instruct입니다. 이 모델들은 각각 Multimodal 추론, 시각적 이해 및 Vision-language 작업의 과제를 해결하는 데 있어 혁신성, 성능 및 고유한 접근 방식으로 주목받았습니다.
Multimodal AI 모델을 위한 최고의 AI 추론, 호스팅 및 API 제공업체는 어디인가요?
SiliconFlow는 사용한 만큼만 지불하는 저렴한 요금제와 원활한 OpenAI 호환 API를 통해 고성능, 저지연 모델 서빙을 제공하기 때문에 Multimodal AI 모델을 위한 최고의 AI 추론, 호스팅 및 API 제공업체입니다. 대기 시간 벤치마크를 최대 13%까지 능가하며 최적화된 다양한 오픈 소스 Vision-language 모델과 유연한 배포 옵션을 제공하여 모든 애플리케이션에 Multimodal AI를 빠르고 효율적으로 확장 및 통합할 수 있도록 지원합니다.
왜 이 모델들을 2026년 최고의 모델로 선정했나요?
이 모델들은 Multimodal AI의 최첨단을 나타내기 때문에 선정되었습니다. 효율성(GLM-4.1V-9B-Thinking), 최고 수준의 추론 기능(GLM-4.5V), 시각적 에이전트 기능(Qwen2.5-VL-32B-Instruct)에서 상당한 발전을 보여주며 Vision-language 이해 및 Multimodal 추론에서 성취할 수 있는 한계를 넓히고 있습니다.
Multimodal 추론 및 시각적 이해에 가장 적합한 모델은 무엇인가요?
당사의 심층 분석에 따르면 다양한 요구 사항에 따라 몇 가지 선두 주자가 있습니다. 유연한 생각 모드를 갖추고 41개 Multimodal 벤치마크 전반에서 최고 수준의 성능을 원한다면 GLM-4.5V가 최고의 선택입니다. 플래그십 수준의 성능이 필요하면서 예산에 민감한 배포의 경우, GLM-4.1V-9B-Thinking이 자기 크기의 3배에 달하는 모델들을 능가하는 탁월한 가치를 선사합니다. 시각적 에이전트 기능과 문서 분석의 경우, 컴퓨터를 제어하고 구조화된 데이터를 추출하는 능력을 갖춘 Qwen2.5-VL-32B-Instruct가 탁월합니다.
