인공지능(AI)은 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 초기에는 단순히 텍스트를 이해하고 생성하는 데 집중했지만, 이제는 이미지, 영상, 문서까지 처리하는 멀티모달 AI로 진화하고 있습니다. 그러나 대부분의 멀티모달 모델은 여전히 ‘보는 것’에 그치고, 실제로 이해하거나 행동하는 단계까지 나아가지는 못했습니다.
이런 가운데 등장한 것이 Qwen3-VL 시리즈입니다. 이번에 공개된 Qwen3-VL은 단순히 시각적 데이터를 인식하는 데 그치지 않고, 이를 기반으로 추론하고 행동까지 할 수 있는 차세대 비전-언어(vision-language) 모델입니다. 특히 플래그십 모델인 Qwen3-VL-235B-A22B는 이미지 분석, 문서 이해, 공간 추론, 장시간 영상 처리, 에이전트 실행 등 다양한 영역에서 뛰어난 성능을 보여주며, 오픈소스 멀티모달 모델 중에서도 최상위 수준의 성과를 기록했습니다.
이 글에서는 Qwen3-VL이 기존 모델과 어떤 점에서 차별화되는지, 구체적인 특징과 장점은 무엇인지, 그리고 앞으로 어떤 기대효과가 있는지 살펴보겠습니다.
Qwen3-VL이란 무엇인가?
Qwen3-VL은 텍스트와 시각 정보를 함께 학습해 처리하는 멀티모달 AI 모델입니다. 이번 세대의 목표는 단순히 이미지를 인식하는 데서 멈추는 것이 아니라, 세상을 이해하고 해석하며 필요한 경우 직접 행동까지 할 수 있는 AI로 발전하는 것입니다.
이 모델의 진화 방향은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
- 보는 것에서 → 깊이 이해하기
- 단순한 인식에서 → 추론과 실행으로 확장하기
따라서 Qwen3-VL은 ‘시각적 인식’ 중심의 AI에서 한 단계 더 나아가, ‘인지와 행동’을 결합한 모델이라고 할 수 있습니다.
주요 특징과 개선점
1. 에이전트 실행 능력
Qwen3-VL은 단순히 이미지를 분석하는 데서 나아가, 실제 **에이전트(agent)**처럼 컴퓨터와 모바일 인터페이스를 조작할 수 있습니다.
- 버튼, 아이콘, 입력창 등 GUI 요소를 인식하고 그 기능을 이해합니다.
- 이를 활용해 특정 작업을 직접 실행할 수 있습니다.
- OS World와 같은 글로벌 벤치마크에서 최상위 성능을 기록했습니다.
이는 사용자가 단순히 질문을 던지고 답변을 받는 것을 넘어, 실제로 작업을 대신 수행하는 AI로 발전했음을 의미합니다.
2. 언어 중심 성능 강화
멀티모달 모델은 시각적 처리에 강점을 두다 보면 언어 능력이 약해지는 경우가 많습니다. 하지만 Qwen3-VL은 예외입니다.
- 텍스트와 시각 정보를 초기 단계부터 공동 학습했습니다.
- 그 결과 텍스트 기반 과제에서도 Qwen3 언어 모델 수준과 동등한 성능을 발휘합니다.
즉, Qwen3-VL은 시각적 이해와 언어적 추론을 동시에 강화하여 **“언어에 기반한 멀티모달 파워하우스”**라 부를 수 있습니다.
3. 비주얼 코딩 기능
Qwen3-VL은 이미지나 영상을 코드로 변환할 수 있습니다.
- 디자인 시안을 받아 Draw.io 다이어그램이나 HTML, CSS, JavaScript 코드로 변환할 수 있습니다.
- “보이는 대로 코딩되는” 비주얼 프로그래밍 환경을 실현합니다.
이는 개발자가 작업 효율을 크게 높일 수 있는 기능으로, 향후 소프트웨어 개발 과정의 혁신을 이끌 수 있습니다.
4. 공간 이해와 3D 추론
Qwen3-VL은 단순히 물체를 인식하는 수준을 넘어서 공간적 관계까지 이해합니다.
- 절대 좌표뿐만 아니라 상대 좌표와 3D grounding까지 지원합니다.
- 물체의 위치, 시점 변화, 가려짐 관계 등을 추론할 수 있습니다.
이러한 능력은 로봇 제어, 증강현실(AR), 가상현실(VR), 자율주행 등 공간 추론이 중요한 분야에서 활용도가 매우 높습니다.
5. 초장기 문맥 및 영상 처리
Qwen3-VL은 장문서나 장시간 영상을 이해하는 데 최적화되어 있습니다.
- 기본적으로 256K 토큰을 지원하며, 최대 100만 토큰까지 확장 가능합니다.
- 이는 수백 페이지 분량의 문서나 2시간 이상의 영상을 처리할 수 있다는 의미입니다.
- “needle-in-a-haystack” 실험에서 99.5%의 정확도를 기록했습니다.
이 기능은 방대한 데이터 분석이나 장편 영상 이해에 큰 강점을 제공합니다.
6. 강력한 추론 능력 (Thinking 버전)
Qwen3-VL은 Instruct 버전 외에도 Thinking 버전을 제공합니다.
- 수학, 과학, 공학(STEM) 영역에서 단계별 추론을 지원합니다.
- MathVision, MMMU, MathVista 등 주요 벤치마크에서 최상위 성능을 기록했습니다.
- 복잡한 문제를 세분화해 원인과 결과를 분석하고 논리적으로 답변할 수 있습니다.
따라서 교육, 연구, 전문적인 분석 등 정밀한 추론이 필요한 영역에서 활용할 수 있습니다.
7. 업그레이드된 시각 인식과 OCR
Qwen3-VL은 시각 인식 범위와 정확성을 크게 개선했습니다.
- 더 다양한 객체를 인식할 수 있도록 데이터 품질과 다양성을 강화했습니다.
- 유명 인물, 캐릭터, 제품, 랜드마크, 동식물 등 광범위한 대상을 식별할 수 있습니다.
- OCR 기능은 32개 언어를 지원하며, 흐린 사진이나 기울어진 텍스트에서도 높은 정확도를 유지합니다.
- 희귀 문자, 고문자, 전문 용어 인식 성능도 개선되었습니다.
이는 실제 환경에서 발생하는 다양한 시각적 입력을 보다 정확하게 처리할 수 있음을 의미합니다.
성능 평가와 의미
Qwen3-VL의 성능은 다양한 벤치마크 평가에서 입증되었습니다.
- Instruct 모델은 비추론형 모델 중 최상위 성능을 기록했으며, 일부 지표에서는 폐쇄형 모델인 Gemini 2.5 Pro를 능가했습니다.
- Thinking 모델은 복잡한 멀티모달 수학 문제에서 Gemini 2.5 Pro보다 우수한 성과를 거두었습니다.
다만, 다학제 문제나 영상 이해와 같은 일부 영역에서는 여전히 폐쇄형 최신 모델보다 부족한 면이 있습니다. 그러나 오픈소스 모델 중에서는 새로운 기준을 세웠다고 평가할 수 있습니다.
아키텍처 혁신 포인트
Qwen3-VL은 구조적 개선을 통해 성능을 한층 강화했습니다.
- Interleaved-MRoPE: 시간·높이·너비 정보를 교차 배치해 장시간 영상 이해 능력을 향상했습니다.
- DeepStack: 시각적 피처를 여러 층에서 LLM에 주입하여 텍스트-이미지 정합성을 강화했습니다.
- 텍스트-타임스탬프 정렬: 영상 프레임과 시간 정보를 정밀하게 연결해 이벤트 탐지와 시간 기반 질문에 더 정확히 대응할 수 있습니다.
이러한 아키텍처 혁신은 Qwen3-VL이 단순한 인식 모델을 넘어, 세밀한 인지와 장기적 맥락 이해를 동시에 달성할 수 있게 만들었습니다.
Qwen3-VL은 단순히 시각 데이터를 인식하는 AI가 아니라, 세상을 이해하고 실행할 수 있는 AI로의 전환을 보여줍니다.
- 기업은 이를 활용해 문서 분석 자동화, 영상 기반 업무 처리, 에이전트 실행을 통한 생산성 향상을 기대할 수 있습니다.
- 연구자와 개발자에게는 세계 최고 수준의 오픈소스 멀티모달 모델로서, 다양한 실험과 응용의 기회를 제공합니다.
- 더 나아가 인간과 협력하는 새로운 형태의 AI 생태계를 만들어갈 가능성도 엿볼 수 있습니다.
Qwen3-VL은 멀티모달 AI의 새로운 기준을 세운 모델입니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 확산되고, 실제 산업과 연구 현장에서 어떤 변화를 만들어낼지 주목할 필요가 있습니다.
Qwen
qwen.ai
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