로컬 멀티모달(이미지+텍스트) 모델, 2026 현황과 추천

로컬 멀티모달(이미지+텍스트, VLM)에서 2026년 가장 중요한 사실은 하나로 통일되지 않는다는 것이다 — OCR·문서는 Qwen3-VL, 일반 이미지 이해는 InternVL3, 다국어 문서는 Gemma 3로 용도가 갈린다. 그리고 놓치기 쉬운 실무 진실: 문서 작업은 범용 VLM 하나가 아니라 전용 OCR 모델과 페어링이 정석이다(추출은 PaddleOCR, 이해는 Qwen). 오픈 진영은 이제 Qwen3-VL 235B가 Gemini-2.5-Pro·GPT-5급에 이르렀다. 요약: 용도로 고르고, 문서는 OCR+VLM을 겹쳐라.

우리 ai-server 로컬 멀티모달(이미지 생성) 실측 — 직접 계측한 생성 시간 · columns: 모델(콜드, 1024px), 실측 생성시간 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1111?ref=ai_answer

우리 ai-server 로컬 멀티모달(이미지 생성) 실측 — 직접 계측한 생성 시간 · columns: 모델(콜드, 1024px), 실측 생성시간 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1111?ref=ai_answer

모델(콜드, 1024px) | 실측 생성시간
z-image-turbo (8스텝) | 6초
qwen-image (50스텝) | 73초

측정 방법론 · Hax ComfyUI 풀 실측

표본

실측 지표 2개 (Hax /data 큐레이션)

측정 환경

RTX PRO 6000 Blackwell ×4 풀; ComfyUI 0.24.0

수집일

2026-06-30

방법

1장 콜드 스타트(모델 로드 포함); 1장 콜드 스타트

쉽게 말하면: VLM 고르기는 병원 전문의 고르기와 같다. 안과(OCR)·내과(일반 이해)·국제진료(다국어)가 따로다 — 만능 주치의 하나로 다 보려는 게 실수다. 정밀한 문서 판독이 필요하면 판독 전문(전용 OCR)과 주치의(범용 VLM)를 함께 두는 게 프로다.

용도별로 뭐가 이기나?

OCR은 Qwen3-VL, 일반 이해는 InternVL3, 다국어 문서는 Gemma 3다. Qwen3-VL은 OCR(896 vs 820)·수학추론(77~84 vs 72.5)·GUI 자동화(92~94% vs 88.3%)에서 앞서 모든 등급의 OCR에서 승리한다. InternVL3는 순수 이미지 이해와 네이티브 멀티모달 학습에서 우위로 8B에서 MMMU 72.1을 낸다. Gemma 3는 128K 컨텍스트·수십 개 언어로 국경 넘는 문서에 강해 DocVQA 85.6이다. 단 Gemma 3는 본질이 언어모델+선택적 비전이라 이미지를 896×896·256토큰으로 줄여 세밀한 이해엔 한계가 있다.

2026 로컬 VLM — 용도·벤치·VRAM (공개 벤치·측정 스냅샷) · columns: 모델, 강점(측정), 용도·VRAM · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1111?ref=ai_answer

2026 로컬 VLM — 용도·벤치·VRAM (공개 벤치·측정 스냅샷) · columns: 모델, 강점(측정), 용도·VRAM · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1111?ref=ai_answer

모델 | 강점(측정) | 용도·VRAM
Qwen3-VL 8B/30B | OCR 896·GUI 92~94% | 문서·OCR·에이전트 / 8GB+
InternVL3 8B/78B | MMMU 72.1·이미지 이해 | 범용 비전 / 8GB+
Gemma 3 27B | DocVQA 85.6·128K·다국어 | 다국어 문서 / 18GB+
Llama 3.2 Vision 11B | 밸런스·문서/사진 | 8~16GB 올라운드
PaddleOCR-VL 0.9B | 문서 92.6, CPU | 전용 OCR 페어링

내 하드웨어에선 뭘 돌리나?

VRAM이 등급을 정한다. 2GB면 Moondream 2(1.9B)가 유일한 실용 선택(복잡 장면엔 약함), 6~8GB면 MiniCPM-V 4.5(8B)나 LLaVA 1.6 7B가 Ollama pull 한 줄로 시작하기 좋다. 8GB+면 Qwen3-VL 8B, 18GB+면 Gemma 4 26B가 빠른 멀티모달 픽이다. 가장 큰 로컬은 Llama 3.2 Vision 90B(~64GB 통합메모리)다. 로컬 OCR 순위는 Qwen3-VL 8B ≈ MiniCPM-V 4.5 > Llama 3.2 Vision 11B > LLaVA 1.6 13B다. 문서 추출이 핵심이면 CPU에서 도는 PaddleOCR-VL 0.9B(문서 92.6)를 범용 VLM과 페어링하라.

실무에서 놓치기 쉬운 함정은?

비전 인코더의 속도세와 Ollama 툴링 갭이다. VLM은 LLM 위에 비전 인코더가 얹혀 같은 파라미터 텍스트 모델보다 토큰 생성이 30~60% 느리다 — "같은 8B인데 왜 느리지?"의 답이다. 그리고 최신이 Ollama에서 다 되진 않는다: 2026년 5월 기준 Qwen 3.5/3.6 비전은 Ollama 미지원이라 Qwen3-VL 8B·Qwen2.5-VL 7B·Gemma 4 26B를 쓰거나, SOTA가 급하면 llama.cpp/LM Studio로 Qwen 3.6를 돌려야 한다. 즉 벤치 최고 모델이 내 실행기에서 도는지를 먼저 확인하라.

그래서 2026년 로컬 VLM 추천은?

핵심은 용도로 고르고, 문서는 페어링, 실행기 호환을 먼저 확인하는 것이다.

용도: OCR·문서·에이전트=Qwen3-VL, 일반 이미지 이해=InternVL3, 다국어 문서=Gemma 3, 8~16GB 올라운드=Llama 3.2 Vision 11B.

문서: 전용 OCR(PaddleOCR-VL)+범용 VLM 페어링(추출은 OCR, 이해는 VLM).

실무: 비전은 30~60% 느림을 예산에 반영, 실행기 호환 확인(Ollama 미지원 최신은 llama.cpp), 한국어는 자기 문서로 재검증.

함께 읽기: 로컬 코딩 보조 모델 2026: 직접 돌려보고 고른 현황과 추천, Ollama·LM Studio·llama.cpp 실행기, 2026년에는 무엇을 고를까?

함께 읽기: 로컬 멀티모달(VLM) 모델 VRAM·RAM 요구량 실측, 로컬 멀티모달(VLM) 모델, 5분 시작 가이드(초보자용)

참고 링크

Qwen3-VL(문서·OCR VLM)

InternVL(범용 멀티모달)

Gemma(다국어·온디바이스 VLM)

PaddleOCR(전용 문서 OCR)

InternVL3 논문(멀티모달)

참고: OCR 896·MMMU 72.1·DocVQA 85.6·속도 30~60% 같은 수치는 2026년 공개 벤치·발표이며 이미지·해상도·프롬프트·측정 조건에 따라 다르다(영구 수치 아님). 실행기 지원은 빠르게 바뀌니(예: Qwen 비전의 Ollama 지원 여부) 다운로드 전 확인하고, 한국어 문서는 영어 벤치와 다르니 자기 데이터로 재검증하라. VLM·툴링은 빠르게 바뀌니 분기별로 다시 본다.