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-Flash1295Z.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 · 영어
167개기본은 LMArena 점수 내림차순, ±는 95% 신뢰구간의 절반입니다. 항목 열은 해당 세부 순위 점수이며 –는 점수 없음입니다.
| # | 모델 | LMArena · 영어 | 라이선스 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 점수↓ | 순위 | 투표 수 | |||
| 1 | 1324±9 | 1 | 9,235 | Proprietary | |
| 2 | 1323±10 | 2 | 5,874 | Proprietary | |
| 3 | 1322±9 | 3 | 9,834 | Proprietary | |
| 4 | 1320±9 | 4 | 9,705 | Proprietary | |
| 5 | 1319±8 | 5 | 11,334 | Proprietary | |
| 6 | 1318±16 | 6 | 1,556 | Proprietary | |
| 7 | 1317±20 | 7 | 992 | Proprietary | |
| 8 | 1315±9 | 8 | 6,237 | Proprietary | |
| 9 | 1313±15 | 9 | 1,825 | Proprietary | |
| 10 | 1311±11 | 10 | 3,284 | Proprietary | |
| 11 | 1309±15 | 11 | 1,848 | Proprietary | |
| 12 | 1305±10 | 12 | 5,040 | Proprietary | |
| 13 | 1304±13 | 13 | 2,428 | Proprietary | |
| 14 | 1301±8 | 14 | 12,132 | Proprietary | |
| 15 | 1299±10 | 15 | 5,035 | Proprietary | |
| 16 | 1298±8 | 16 | 11,555 | Proprietary | |
| 17 | 1298±15 | 17 | 1,877 | Proprietary | |
| 18 | 1295±10 | 18 | 5,043 | MIT | |
| 19 | 1295±12 | 19 | 3,098 | Proprietary | |
| 20 | 1294±11 | 20 | 4,042 | Proprietary | |
| 21 | 1293±9 | 21 | 7,311 | Proprietary | |
| 22 | 1292±8 | 22 | 11,422 | Proprietary | |
| 23 | 1292±10 | 23 | 4,266 | Proprietary | |
| 24 | 1292±10 | 24 | 4,724 | Proprietary | |
| 25 | 1292±16 | 25 | 1,654 | Proprietary | |
| 26 | 1291±8 | 26 | 10,772 | Proprietary | |
| 27 | 1291±23 | 27 | 695 | Proprietary | |
| 28 | 1291±9 | 28 | 7,224 | Proprietary | |
| 29 | SStep 5 PreviewStepFun | 1290±26 | 29 | 513 | Proprietary |
| 30 | 1290±9 | 30 | 9,595 | Proprietary | |
| 31 | 1289±21 | 31 | 859 | Proprietary | |
| 32 | 1288±17 | 32 | 1,301 | MIT | |
| 33 | 1287±7 | 33 | 18,497 | Proprietary | |
| 34 | 1287±9 | 34 | 6,756 | Modified MIT | |
| 35 | 1285±10 | 35 | 4,285 | Proprietary | |
| 36 | 1283±31 | 36 | 355 | Proprietary | |
| 37 | 1280±10 | 37 | 5,067 | Proprietary | |
| 38 | 1280±11 | 38 | 3,912 | Proprietary | |
| 39 | 1280±17 | 39 | 1,343 | Proprietary | |
| 40 | 1276±7 | 40 | 15,117 | Proprietary | |
| 41 | 1275±9 | 41 | 6,385 | Proprietary | |
| 42 | 1275±10 | 42 | 5,335 | Proprietary | |
| 43 | 1274±7 | 43 | 17,081 | Proprietary | |
| 44 | 1274±8 | 44 | 10,972 | Modified MIT | |
| 45 | 1274±22 | 45 | 774 | Proprietary | |
| 46 | 1272±11 | 46 | 4,052 | Proprietary | |
| 47 | 1271±8 | 47 | 15,807 | Apache 2.0 | |
| 48 | 1270±13 | 48 | 2,512 | Proprietary | |
| 49 | 1269±18 | 49 | 1,134 | MIT | |
| 50 | 1269±12 | 50 | 3,159 | Proprietary | |
| 51 | 1268±7 | 51 | 12,659 | Apache 2.0 | |
| 52 | 1268±24 | 52 | 612 | MIT | |
| 53 | 1267±13 | 53 | 2,445 | Apache 2.0 | |
| 54 | 1266±8 | 54 | 10,741 | Proprietary | |
| 55 | 1264±14 | 55 | 1,813 | Proprietary | |
| 56 | 1263±9 | 56 | 7,372 | MiniMax Community License | |
| 57 | 1263±11 | 57 | 3,794 | Proprietary | |
| 58 | 1262±8 | 58 | 9,842 | Proprietary | |
| 59 | 1261±6 | 59 | 40,672 | Proprietary | |
| 60 | 1259±8 | 60 | 11,479 | MIT | |
| 61 | 1258±7 | 61 | 14,728 | Proprietary | |
| 62 | 1258±16 | 62 | 1,419 | Modified MIT | |
| 63 | 1256±9 | 63 | 9,635 | Apache 2.0 | |
| 64 | 1256±10 | 64 | 4,605 | Apache 2.0 | |
| 65 | 1254±12 | 65 | 3,328 | Proprietary | |
| 66 | 1252±11 | 66 | 3,532 | Proprietary | |
| 67 | 1250±18 | 67 | 1,180 | Proprietary | |
| 68 | 1249±10 | 68 | 5,296 | Apache 2.0 | |
| 69 | 1246±8 | 69 | 11,800 | Apache 2.0 | |
| 70 | 1244±7 | 70 | 10,179 | Proprietary | |
| 71 | 1244±8 | 71 | 10,694 | Proprietary | |
| 72 | 1243±9 | 72 | 7,347 | Proprietary | |
| 73 | TInkling-SmallThinking Machines오픈 | 1243±12 | 73 | 2,816 | Apache 2.0 |
| 74 | 1242±11 | 74 | 4,294 | Proprietary | |
| 75 | 1240±14 | 75 | 2,314 | Modified MIT | |
| 76 | 1239±6 | 76 | 25,447 | Proprietary | |
| 77 | NNVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B (NVFP4)NVIDIA오픈 | 1239±21 | 77 | 864 | OpenMDW-1.1 |
| 78 | 1235±8 | 78 | 11,160 | Proprietary | |
| 79 | 1235±12 | 79 | 3,184 | Apache 2.0 | |
| 80 | 1232±8 | 80 | 11,005 | Proprietary | |
| 81 | 1231±10 | 81 | 18,691 | Proprietary | |
| 82 | 1230±11 | 82 | 3,727 | Proprietary | |
| 83 | 1230±9 | 83 | 7,703 | Proprietary | |
| 84 | 1229±19 | 84 | 1,058 | Proprietary | |
| 85 | 1229±18 | 85 | 1,292 | Proprietary | |
| 86 | 1227±16 | 86 | 1,477 | Proprietary | |
| 87 | 1222±10 | 87 | 13,981 | Proprietary | |
| 88 | 1221±9 | 88 | 21,609 | Proprietary | |
| 89 | 1219±10 | 89 | 5,239 | Proprietary | |
| 90 | 1218±9 | 90 | 15,898 | Proprietary | |
| 91 | 1216±10 | 91 | 13,428 | Proprietary | |
| 92 | 1215±18 | 92 | 972 | Apache 2.0 | |
| 93 | SStep-1o Turbo (202506)StepFun | 1212±20 | 93 | 850 | Proprietary |
| 94 | 1209±9 | 94 | 19,011 | Proprietary | |
| 95 | 1204±18 | 95 | 1,264 | Proprietary | |
| 96 | 1202±8 | 96 | 10,341 | Proprietary | |
| 97 | 1201±14 | 97 | 1,917 | Proprietary | |
| 98 | 1200±9 | 98 | 19,813 | Proprietary | |
| 99 | SStep-3StepFun오픈 | 1199±15 | 99 | 1,616 | Apache 2.0 |
| 100 | 1198±23 | 100 | 609 | Proprietary | |
| 101 | 1191±16 | 101 | 1,392 | Proprietary | |
| 102 | 1191±10 | 102 | 19,159 | Proprietary | |
| 103 | 1190±18 | 103 | 1,028 | Proprietary | |
| 104 | 1190±10 | 104 | 16,579 | Proprietary | |
| 105 | 1188±10 | 105 | 7,938 | Gemma | |
| 106 | 1186±25 | 106 | 526 | Proprietary | |
| 107 | 1186±19 | 107 | 954 | Proprietary | |
| 108 | 1183±16 | 108 | 1,596 | MIT | |
| 109 | 1182±25 | 109 | 549 | Proprietary | |
| 110 | 1179±8 | 110 | 19,018 | Proprietary | |
| 111 | 1179±20 | 111 | 914 | MIT | |
| 112 | 1174±9 | 112 | 4,961 | Proprietary | |
| 113 | 1172±11 | 113 | 5,311 | Proprietary | |
| 114 | 1170±15 | 114 | 1,783 | Proprietary | |
| 115 | 1164±23 | 115 | 644 | Proprietary | |
| 116 | 1162±14 | 116 | 1,943 | Proprietary | |
| 117 | 1162±11 | 117 | 5,376 | Apache 2.0 | |
| 118 | 1159±12 | 118 | 4,829 | Proprietary | |
| 119 | 1158±19 | 119 | 870 | Apache 2.0 | |
| 120 | 1158±21 | 120 | 761 | Proprietary | |
| 121 | 1157±10 | 121 | 14,751 | Apache 2.0 | |
| 122 | 1157±13 | 122 | 3,888 | Proprietary | |
| 123 | 1150±12 | 123 | 3,387 | Llama 4 | |
| 124 | 1147±11 | 124 | 14,077 | Proprietary | |
| 125 | SStep-1o Vision 32K (High Res)StepFun | 1147±16 | 125 | 1,599 | Proprietary |
| 126 | 1143±12 | 126 | 3,098 | Llama | |
| 127 | 1141±13 | 127 | 2,156 | Proprietary | |
| 128 | 1124±10 | 128 | 5,352 | Proprietary | |
| 129 | 1121±14 | 129 | 2,252 | Proprietary | |
| 130 | 1119±13 | 130 | 13,270 | Proprietary | |
| 131 | 1115±14 | 131 | 2,169 | Qwen | |
| 132 | 1101±27 | 132 | 461 | Proprietary | |
| 133 | 1100±12 | 133 | 2,921 | MRL | |
| 134 | 1097±14 | 134 | 8,417 | Proprietary | |
| 135 | 1092±29 | 135 | 461 | Apache 2.0 | |
| 136 | 1089±14 | 136 | 10,587 | Proprietary | |
| 137 | 1088±23 | 137 | 652 | Proprietary | |
| 138 | 1072±11 | 138 | 10,721 | Proprietary | |
| 139 | 1072±22 | 139 | 755 | Proprietary | |
| 140 | 1072±16 | 140 | 1,744 | Proprietary | |
| 141 | SStep-1V 32KStepFun | 1071±22 | 141 | 839 | Proprietary |
| 142 | 1070±13 | 142 | 3,348 | Proprietary | |
| 143 | 1054±13 | 143 | 3,230 | Qwen | |
| 144 | 1045±17 | 144 | 1,627 | Apache 2.0 | |
| 145 | OInternVL2 26BOpenGVLab오픈 | 1037±15 | 145 | 3,250 | MIT |
| 146 | 1027±14 | 146 | 8,419 | Proprietary | |
| 147 | 1027±12 | 147 | 4,090 | Apache 2.0 | |
| 148 | 1020±28 | 148 | 450 | Proprietary | |
| 149 | 1018±13 | 149 | 9,732 | Proprietary | |
| 150 | 1013±12 | 150 | 4,630 | Llama 3.2 | |
| 151 | 1013±18 | 151 | 1,530 | Apache 2.0 | |
| 152 | 0Yi Vision01.AI | 1007±23 | 152 | 785 | Proprietary |
| 153 | 1006±14 | 153 | 3,028 | Apache 2.0 | |
| 154 | AAmazon Nova Lite 1.0Amazon | 999±20 | 154 | 1,048 | Proprietary |
| 155 | 999±30 | 155 | 447 | CC-BY-NC-4.0 | |
| 156 | 997±15 | 156 | 2,575 | Llama 3.2 | |
| 157 | AAmazon Nova Pro 1.0Amazon | 987±19 | 157 | 1,264 | Proprietary |
| 158 | OInternVL2 4BOpenGVLab오픈 | 986±16 | 158 | 2,189 | MIT |
| 159 | 980±14 | 159 | 7,799 | Proprietary | |
| 160 | LLLaVA 1.6 34B오픈 | 970±16 | 160 | 2,813 | Apache 2.0 |
| 161 | 969±20 | 161 | 1,162 | CogVLM2 | |
| 162 | LLLaVA-OneVision Qwen2 72B OV오픈 | 962±22 | 162 | 841 | Apache 2.0 |
| 163 | Nnvila-internal-15b-v1NVIDIA오픈 | 959±26 | 163 | 619 | - |
| 164 | 949±15 | 164 | 8,449 | Proprietary | |
| 165 | OMiniCPM-V 2.6OpenBMB오픈 | 949±19 | 165 | 1,256 | Apache 2.0 |
| 166 | MPhi-3.5 Vision InstructMicrosoft오픈 | 875±19 | 166 | 1,608 | MIT |
| 167 | MPhi-3 Vision 128K InstructMicrosoft오픈 | 837±23 | 167 | 880 | MIT |
점수: LMArena leaderboard-dataset(lmarena-ai, Hugging Face, CC-BY-4.0, vision 설정), 영어 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.