멀티모달 AI 순위: 비전 언어 모델
LMArena Vision Arena 점수 순위입니다. 사용자가 이미지를 올리고 질문한 뒤 익명 두 모델의 답변에 투표합니다.
- 오픈 웨이트 1위
Kimi K2.5 (Thinking)1285Moonshot AI
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 · 개체 인식
11개기본은 LMArena 점수 내림차순, ±는 95% 신뢰구간의 절반입니다. 항목 열은 해당 세부 순위 점수이며 –는 점수 없음입니다.
| # | 모델 | LMArena · 개체 인식 | 라이선스 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 점수↓ | 순위 | 투표 수 | |||
| 1 | 1285±32 | 7 | 275 | Modified MIT | |
| 2 | 1265±37 | 14 | 222 | Apache 2.0 | |
| 3 | 1249±42 | 19 | 151 | Apache 2.0 | |
| 4 | 1226±29 | 30 | 359 | Apache 2.0 | |
| 5 | 1210±41 | 36 | 187 | Apache 2.0 | |
| 6 | 1197±53 | 39 | 107 | MiniMax Community License | |
| 7 | 1196±34 | 40 | 313 | Gemma | |
| 8 | 1191±36 | 42 | 235 | Apache 2.0 | |
| 9 | 1189±40 | 43 | 185 | MIT | |
| 10 | 1155±41 | 47 | 240 | Apache 2.0 | |
| 11 | 1151±42 | 48 | 207 | Apache 2.0 | |
점수: LMArena leaderboard-dataset(lmarena-ai, Hugging Face, CC-BY-4.0, vision 설정), 개체 인식 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.