# 한국어 능력을 평가하는 VLM 벤치마크 3가지 공개 (KO-VQA, KO-VDC, KO-OCRAG)

> Clean Markdown view of GeekNews topic #26343. Use the original source for factual precision when an external source URL is present.

## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26343](https://news.hada.io/topic?id=26343)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26343.md](https://news.hada.io/topic/26343.md)
- Type: news
- Author: [kyujin](https://news.hada.io/@kyujin)
- Published: 2026-02-02T21:13:36+09:00
- Updated: 2026-02-02T21:13:36+09:00
- Original source: [github.com/Marker-Inc-Korea](https://github.com/Marker-Inc-Korea/KO-VLM-Benchmark)
- Points: 8
- Comments: 0

## Summary

**한국어 시각·언어 이해 능력을 평가하는 VLM 벤치마크 3종**이 공개되었습니다. KO-VQA, KO-VDC, KO-OCRAG 세 데이터셋은 각각 문서 이해, 도식 해석, OCR 기반 시각 문맥 파싱 능력을 객관식 형태로 측정합니다. 한 장의 A100 GPU 환경에서 다양한 모델을 비교한 결과, **Gemini**가 모든 항목에서 압도적인 성능을 보였으며, 오픈소스 중에서는 **Qwen3**가 가장 우수한 결과를 기록했습니다. 이번 공개로 한국어 기반 VLM의 성능 격차와 향후 개선 방향을 가늠할 수 있습니다.

## Topic Body

최근에 VLM에 대한 관심이 높아지면서, **다양한 영역에서 VLM의 한국어 능력을 확인할 수 있는 벤치마크**를 공개함.  
---  
  
해당 프로젝트에서는 총 3개의 벤치마크를 소개하고 있음.  
- KO-VQA: 다양한 도메인의 한국어 문서 이해 능력 및 문서 기반의 답변 추론 능력에 대해 평가  
- KO-VDC: 한국어 시각화 도식 자료 이해 능력 및 도식 기반의 설명문 생성/이해 능력에 대해 평가  
- KO-OCRAG: 복잡한 구조의 한국어 문서 OCR 능력 및 문서에 등장하는 Visual Context parsing 능력에 대해 평가  
  
---  
  
**모든 데이터셋에 대한 평가는 LLM-as-a-Judge에 의존하지 않고, 완벽한 객관식 형태로 평가가 이루어짐.**  
한 장의 A100 40GB or 80GB 안에서 돌릴 수 있는 다양한 오픈소스의 VLM과 closed-source인 gemini를 비교함.  
- **gemini**가 모든 벤치마크에서 압도적인 성능을 보여줌.  
- 오픈소스에서는 **Qwen3**가 독보이는 성능을 보여줌.  
- **NCSoft의 VARCO-VISION-2.0** 모델도 나쁘지 않은 성능을 보여주고 있음.  
- 정리하면, closed-source VLM과 open-source VLM 간의 한국어 성능에 대한 격차가 여전히 좀 크다는 것을 확인함.  
- 또한, gemini가 거의 완벽한 점수를 보여서 당황하기도 함;;  
  
---  
자세한 데이터셋에 대한 설명은 각 readme를 참고바람.  
[KO-VQA README](https://github.com/Marker-Inc-Korea/KO-VLM-Benchmark/tree/main/KO-VQA)  
[KO-VDC README](https://github.com/Marker-Inc-Korea/KO-VLM-Benchmark/tree/main/KO-VDC)  
[KO-OCRAG README](https://github.com/Marker-Inc-Korea/KO-VLM-Benchmark/tree/main/KO-OCRAG)  
  
  
⭐⭐Github star⭐⭐와 관심 및 홍보는 오픈소스 프로젝트 제작에 큰 힘이 되어줌!!  
*해당 프로젝트는 markrAI의 지원을 받아서 진행함.

## Comments



_No public comments on this page._
