제논, 397B 초거대 모델에 컴퓨터 조작 능력 더했다…‘훈민 VLM’ 공개

제논은 18일 '훈민 VLM 397B'를 오픈소스로 공개했다. '훈민 VLM 397B'는 컴퓨터 화면 인식·직접 조작을 통한 업무 수행이 가능한 비전언어모델(VLM)이다.

'훈민 VLM 397B'는 3970억 개 파라미터 규모의 '큐원(Qwen)3.5-397B'를 기반으로 한다. 제논은 기존 언어 성능 유지를 전제로 기반 모델 대비 화면 인식·컴퓨터 조작 능력을 강화했고, 실제 업무 수행용 실행 능력을 추가하는 데 초점을 맞췄다.

이를 위해 화면 내 버튼·입력창 등 조작 대상 탐지용 그라운딩 기능을 강화했다. 또 운영체제·애플리케이션 간을 이동하며 주어진 과업을 수행할 수 있도록 컴퓨터 조작 성능을 향상했다.

제논은 지난해 '훈민 32B'를 공개했고, 올해 초 '훈민 VLM 235B'를 공개했다. 제논은 이번 모델로 훈민 시리즈의 초거대 모델 영역을 확장했으며, 훈민 시리즈를 언어 성능 유지와 컴퓨터 유즈 등 실행 능력 추가 방향으로 고도화하고 있다.

제논은 훈민 VLM 397B의 개선 효과를 화면 인식·컴퓨터 조작 벤치마크로 확인했다고 발표했다. 제논 발표에 따르면 훈민 VLM 397B는 조작 대상 위치 식별 5개 벤치마크에서 큐원3.5-397B·큐원-CUA를 모두 상회했다. 스크린스팟-프로 성적은 정확도 75.6점이었다.

스크린스팟-프로 결과에서 훈민 VLM 397B는 허깅페이스 공식 리더보드 2위를 기록했다. 당시 허깅페이스 공식 리더보드에 등재된 모델 수는 48개였다. 회사 측은 48개 중 국내 기업이 개발한 모델은 훈민 VLM 397B만 해당한다고 설명했다.

실제 과업 수행 성능도 향상됐다. OS월드에서는 리눅스 데스크톱에서 360개 과제를 수행하는 조건에서 70.5점을 기록했고, 기본 모델 대비 22.3점 우위를 보였다. 윈도우에이전트아레나 결과에서도 윈도우 환경에서 기본 모델 대비 9.1점 우위를 보였다.

제논은 컴퓨터 조작 능력을 강화하는 동시에 한국어 성능 저하를 최소화했다고 설명했다. 한국어 벤치마크 대상은 KMMLU·K-MM벤치 등 8종이었다. 한국어 벤치마크 결과는 기본 모델 대비 성능 차이를 2점 이내로 유지했다.

이번 모델에는 제한적 컴퓨팅 자원 기반 초거대 모델 고도화용 후학습 기술이 적용됐다. 제논은 공개 컴퓨터 조작 모델 능력을 저랭크 방식으로 이식했으며, FP8 양자화 상태에서 지도학습(SFT)·강화학습(RL)을 진행했다. 전체 후학습 자원으로는 엔비디아 B200 GPU 8장을 활용했다.

제논은 지난 7월 7430억 파라미터 규모 모델의 소규모 GPU 환경 학습 방법 기술 보고서를 공개했으며, 훈민 VLM 397B 개발에 해당 방법론을 적용했다. 이번 내용은 제한된 연산 자원에서도 초거대 모델을 후학습으로 고도화한 방식과 그 구성을 설명하는 데 초점을 맞췄다.

제논은 훈민 VLM 397B에서 확보한 화면 인식·컴퓨터 조작 기술을 실행형 AI '원에이전트(OneAgent)' 고도화에 활용할 계획이다. 이와 함께 훈민 VLM 235B에서 강화한 컴퓨터 유즈·브라우저 유즈 역량을 계승할 구상이다. 제논은 이를 바탕으로 기업 업무에서 AI가 직접 수행 가능한 과업 범위를 확대할 구상이다.

이번 공개는 모델 자체뿐 아니라 이를 개발하고 검증한 방식까지 함께 공개하는 구성으로 이뤄졌다. 개발·평가 방법론을 공개했고, 아파치 2.0 라이선스를 적용했으며, 원본 모델을 제공했다. 또한 용량 절반 수준 FP8 버전을 제공했다. 아울러 비교 모델을 동일 환경에서 재평가했고, 재평가 조건·방법론 문서를 공개해 성능 비교의 공정성을 갖추려는 흐름을 제시했다.

명대우 제논 부사장(CTO)은 AI 모델 경쟁의 중심이 파라미터 확대에서 효율적 능력 추가·실사용 수준 고도화로 이동하고 있다고 밝혔다. 그는 훈민 VLM 397B가 제한된 컴퓨팅 자원으로 컴퓨터 조작 능력을 강화했고, 기존 한국어 성능을 유지했다고 설명했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407133

참고자료

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