멀티모달 AI 순위: 비전 언어 모델
LMArena Vision Arena 점수 순위입니다. 사용자가 이미지를 올리고 질문한 뒤 익명 두 모델의 답변에 투표합니다.
- 오픈 웨이트 1위
GLM-5.3-Flash1294Z.ai
- OCR(문자 인식) 1위
Claude Fable 5 (High)1337Anthropic
- 도표 이해 1위
Claude Fable 5 (High)1357Anthropic
2026년 10월 19일 게시된 LMArena Vision Arena 데이터에서 Anthropic의 Claude Fable 5 (High)이(가) 1325점(14,714표)으로 167개 모델 중 1위입니다.
전체 순위 · 종합
50개기본은 LMArena 점수 내림차순, ±는 95% 신뢰구간의 절반입니다. 항목 열은 해당 세부 순위 점수이며 –는 점수 없음입니다.
| # | 모델 | LMArena · 종합 | 항목별 점수 | 라이선스 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 점수↓ | 순위 | 투표 수 | OCR(문자 인식) | 도표 이해 | 숙제 | 이미지 캡션 | |||
| 1 | 1294±6 | 24 | 16,254 | 1299 | 1317 | 1318 | – | MIT | |
| 2 | 1282±7 | 34 | 16,368 | 1291 | 1298 | 1310 | – | Modified MIT | |
| 3 | 1278±10 | 38 | 4,100 | 1282 | 1297 | 1307 | – | MIT | |
| 4 | 1276±6 | 39 | 40,219 | 1282 | 1283 | 1310 | 1218 | Apache 2.0 | |
| 5 | 1269±8 | 44 | 7,614 | 1281 | 1285 | 1295 | – | Apache 2.0 | |
| 6 | 1269±6 | 46 | 28,249 | 1276 | 1282 | 1297 | 1257 | Modified MIT | |
| 7 | 1263±15 | 53 | 1,754 | 1270 | 1281 | 1264 | – | MIT | |
| 8 | 1262±5 | 54 | 32,657 | 1271 | 1277 | 1292 | 1230 | Apache 2.0 | |
| 9 | 1260±6 | 56 | 23,922 | 1268 | 1264 | 1293 | 1297 | Apache 2.0 | |
| 10 | 1256±11 | 59 | 3,618 | 1270 | 1276 | 1283 | – | MIT | |
| 11 | 1254±11 | 60 | 4,111 | 1259 | 1257 | 1264 | – | Modified MIT | |
| 12 | 1251±6 | 62 | 19,844 | 1259 | 1266 | 1268 | – | MiniMax Community License | |
| 13 | 1247±6 | 66 | 29,381 | 1256 | 1269 | 1262 | – | MIT | |
| 14 | 1247±7 | 67 | 12,724 | 1253 | 1255 | 1277 | 1281 | Apache 2.0 | |
| 15 | 1244±7 | 70 | 13,236 | 1251 | 1249 | 1261 | – | Apache 2.0 | |
| 16 | 1241±5 | 72 | 30,272 | 1246 | 1249 | 1256 | 1170 | Apache 2.0 | |
| 17 | TInkling-SmallThinking Machines오픈 | 1237±8 | 75 | 8,074 | 1243 | 1251 | 1257 | – | Apache 2.0 |
| 18 | 1222±9 | 83 | 5,375 | 1233 | 1254 | 1230 | – | Modified MIT | |
| 19 | 1220±8 | 84 | 9,254 | 1228 | 1240 | 1216 | – | Apache 2.0 | |
| 20 | 1207±12 | 91 | 2,387 | 1212 | 1214 | 1234 | – | Apache 2.0 | |
| 21 | NNVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4)NVIDIA오픈 | 1205±13 | 92 | 2,509 | 1216 | 1223 | 1229 | – | OpenMDW-1.1 |
| 22 | SStep-3StepFun오픈 | 1176±12 | 106 | 3,193 | 1168 | 1155 | 1183 | – | Apache 2.0 |
| 23 | 1165±8 | 112 | 16,982 | 1156 | 1156 | 1160 | 1151 | Gemma | |
| 24 | 1164±14 | 113 | 2,455 | 1171 | 1182 | 1155 | – | MIT | |
| 25 | 1154±12 | 118 | 3,243 | 1151 | 1151 | 1163 | – | MIT | |
| 26 | 1152±15 | 119 | 1,490 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 27 | 1142±9 | 121 | 10,843 | 1134 | 1125 | 1173 | 1059 | Apache 2.0 | |
| 28 | 1142±9 | 122 | 6,923 | 1143 | 1134 | 1164 | – | Llama 4 | |
| 29 | 1136±8 | 125 | 28,490 | 1132 | 1119 | 1158 | 1153 | Apache 2.0 | |
| 30 | 1118±9 | 129 | 6,446 | 1117 | 1125 | 1148 | – | Llama | |
| 31 | 1107±11 | 130 | 3,768 | – | – | – | – | Qwen | |
| 32 | 1089±9 | 134 | 5,423 | – | – | – | – | MRL | |
| 33 | 1081±20 | 136 | 1,190 | 1058 | 1072 | 1069 | – | Apache 2.0 | |
| 34 | 1047±10 | 141 | 5,937 | – | – | – | – | Qwen | |
| 35 | 1012±13 | 145 | 3,048 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 36 | 1009±10 | 146 | 7,511 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 37 | OInternVL2 26BOpenGVLab오픈 | 1005±13 | 148 | 5,148 | – | – | – | – | MIT |
| 38 | 1000±9 | 149 | 8,682 | – | – | – | – | Llama 3.2 | |
| 39 | 996±22 | 151 | 847 | – | – | – | – | CC-BY-NC-4.0 | |
| 40 | 990±11 | 153 | 5,766 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 41 | 966±11 | 157 | 4,817 | – | – | – | – | Llama 3.2 | |
| 42 | 959±14 | 158 | 2,815 | – | – | – | – | Apache 2.0 | |
| 43 | OInternVL2 4BOpenGVLab오픈 | 941±13 | 160 | 3,703 | – | – | – | – | MIT |
| 44 | Nnvila-internal-15b-v1NVIDIA오픈 | 940±20 | 161 | 1,077 | – | – | – | – | - |
| 45 | LLLaVA 1.6 34B오픈 | 936±12 | 162 | 4,531 | – | – | – | – | Apache 2.0 |
| 46 | 928±15 | 163 | 1,991 | – | – | – | – | CogVLM2 | |
| 47 | LLLaVA-OneVision Qwen2 72B OV오픈 | 923±18 | 164 | 1,321 | – | – | – | – | Apache 2.0 |
| 48 | OMiniCPM-V 2.6OpenBMB오픈 | 912±16 | 165 | 1,987 | – | – | – | – | Apache 2.0 |
| 49 | MPhi-3.5 Vision InstructMicrosoft오픈 | 851±16 | 166 | 2,592 | – | – | – | – | MIT |
| 50 | MPhi-3 Vision 128K InstructMicrosoft오픈 | 812±19 | 167 | 1,401 | – | – | – | – | MIT |
점수: LMArena leaderboard-dataset(lmarena-ai, Hugging Face, CC-BY-4.0, vision 설정), 종합 게시일 2026년 10월 19일. 인용 시 출처를 밝혀 주세요.
데이터 출처와 산출 방법
- LMLMArena 리더보드 데이터셋(Hugging Face, CC-BY-4.0)
vision 설정, 2026년 10월 19일 게시, 종합 167개 모델.
- 점수는 같은 이미지 질문에 대한 익명 두 답변에 사람이 투표한 결과를 Bradley-Terry 모델로 추정한 Arena 점수입니다.
- 항목(OCR, 도표, 숙제, 캡션, 중국어/영어 등)은 프롬프트 유형별로 LMArena가 따로 계산한 순위이며 종합 점수의 분해가 아닙니다.
- 공개 데이터가 없는 항목(가격, 컨텍스트, 출시일 등)은 표시하지 않으며 빈칸은 –입니다. 추정하지 않습니다.
- 매일 자동 동기화. JSON API: /api/public/vision-leaderboard.php
이번 주 변화
데이터 축적 중: 1일 기록됨, 7일이 되면 주간 변화를 표시합니다
매일 한 번 자동 동기화하여 순위를 기록하며, 실제 스냅샷끼리만 비교하고 소급 채우지 않습니다.자주 묻는 질문
현재 가장 강한 비전 언어 모델은?
2026년 10월 19일 게시된 LMArena Vision Arena 데이터에서 Anthropic의 Claude Fable 5 (High)이(가) 1325점(14,714표)으로 167개 모델 중 1위입니다.
회사별 최고 비전 모델은?
종합 순위 회사별 1위: Anthropic Claude Fable 5 (High) (1325, #1), Google Gemini 3.8 Flash (High) (1315, #7), Alibaba Qwen3.8-Max (1313, #10), Meta Muse Spark 1.3 (Max) (1308, #12), OpenAI GPT-5.4 (High) (1303, #18).
OCR이 가장 뛰어난 모델은?
LMArena OCR 순위(123개 모델) 1위는 Claude Fable 5 (High), 1337점입니다.
가장 강한 오픈 웨이트 비전 모델은?
오픈 웨이트 모델 50개 중 1위는 GLM-5.3-Flash(1294점, MIT)입니다.
MMMU 같은 벤치마크와 무엇이 다른가요?
MMMU 등은 고정 문제의 자동 채점이고, 이 순위는 사용자 자신의 이미지·질문에 대한 블라인드 투표로 실제 사용 선호를 반영합니다. 서로 환산할 수 없습니다.