바이트댄스, 제미니 프로 2.5에 필적하는 게임 체인저급 시각-언어 AI 모델 Seed 1.5-VL 공개
멀티모달 인공지능 분야에서 큰 발전을 이룬 바이트댄스의 Seed 팀이 최신 시각-언어 대규모 모델인 Seed 1.5-VL을 출시했습니다. 이는 세계적인 AI 경쟁에서 중요한 이정표를 세운 것입니다. 활성화된 파라미터 수가 단 200억 개에 불과한 Seed 1.5-VL은 구글의 제미니 2.5 프로와 비슷한 성능을 내며, 다양한 실제 시각 및 상호작용 작업에서 최고 성능(SOTA) 기준을 달성했습니다. 이 모든 것을 상당히 줄어든 추론 비용으로 해냈습니다.
🚀 무슨 일이 있었나요?
2025년 5월 15일, 바이트댄스는 멀티모달 AI 모델 Seed 시리즈의 최신 버전인 Seed 1.5-VL을 공식 출시했습니다. 텍스트, 이미지, 영상 등 3조 개 이상의 고품질 멀티모달 데이터로 사전 학습된 Seed 1.5-VL은 고급 시각 추론, 이미지 이해, GUI 상호작용, 영상 분석 기능을 하나의 간결한 아키텍처에 통합했습니다.
무겁고 복잡한 AI 시스템과 달리, Seed 1.5-VL은 전문가 혼합(MoE) 구조를 사용하여 전체 200억 개 파라미터 중 일부만 각 작업에 활성화합니다. 이는 컴퓨팅 효율성을 크게 높여 데스크톱, 모바일, 임베디드 환경에서의 실시간 상호작용 AI 애플리케이션에 이상적입니다.
비교적 작은 크기에도 불구하고 Seed 1.5-VL은 60개의 공개 평가 벤치마크 중 38개에서 SOTA 결과를 기록했습니다. 주요 성과는 다음과 같습니다.
- 19개 영상 이해 벤치마크 중 14개
- 7개 GUI 에이전트 작업 중 3개
테스트에서 이 모델은 복잡한 추론, 광학 문자 인식(OCR), 이미지 해석, 열린 어휘 감지, 보안 영상 분석 등에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
Seed 1.5-VL은 현재 볼케이노 엔진(Volcano Engine)의 API와 허깅 페이스(Hugging Face) 및 **깃허브(GitHub)**를 통한 오픈 소스 커뮤니티에서 공개적으로 테스트 가능합니다.
📌 핵심 요약
- 멀티모달 기능 탁월: 이미지, 영상, 텍스트, GUI 작업을 사람 수준으로 이해하고 처리합니다.
- 효율성 최우선: 활성 파라미터가 200억 개에 불과하며, 더 낮은 비용으로 구글 제미니 2.5 프로와 비슷한 결과를 제공합니다.
- SOTA 달성: 60개 공개 벤치마크 중 38개, 특히 영상 및 GUI 작업에서 선두를 차지했습니다.
- 실제 활용 사례: 이미 OCR, 감시 분석, 유명인 인식, 은유적 이미지 해석 등에 활용 테스트되었습니다.
- 공개 접근: 볼케이노 엔진에서 API 제공, arXiv에 기술 논문 공개, 깃허브에 코드 제공.
🔍 심층 분석
아키텍처 및 혁신
Seed 1.5-VL은 세 가지 주요 모듈로 구성됩니다.
- SeedViT 시각 인코더: 5억 3200만 개 파라미터로 이미지와 영상 프레임에서 풍부한 특징을 추출합니다.
- MLP 어댑터: 시각 인코더와 언어 모델을 연결하여 이미지/영상 특징을 멀티모달 토큰으로 변환합니다.
- 거대 언어 모델: 추론 효율성을 위해 최적화된 200억 개 파라미터의 MoE 기반 LLM입니다.
몇 가지 기술적 혁신이 도입되었습니다.
- 다중 해상도 입력 지원: 이미지 품질과 정확성을 유지합니다.
- 동적 프레임 해상도 샘플링: 움직임 복잡성에 따라 프레임을 선택하여 영상 이해를 개선합니다.
- 타임스탬프 토큰을 통한 시간 정보 강화: 영상에서 객체 순서와 인과 관계를 더 잘 추적합니다.
- 3조 개 이상 멀티모달 토큰 학습: 다양한 영역으로의 일반화 성능을 향상시킵니다.
- 학습 후 개선: 응답 품질을 세밀하게 조정하기 위해 거부 샘플링 및 온라인 강화 학습 등을 포함합니다.
강점
Seed 1.5-VL의 강점은 다음과 같습니다.
- 시각 질의응답(VQA) 및 차트 해석
- 게임 및 앱 제어를 포함한 GUI 자동화 작업
- 열린 시각 환경에서의 상호작용적 추론
- 유명인 식별, 감시, 은유 이해 등 실제 환경 적용
많은 학계 모델에 부족한 실제 환경 적응력이 뛰어나다는 평가를 받습니다. 일부 리뷰어는 이 모델을 OpenAI의 o4 및 구글의 제미니와 경쟁할 수 있는 "비범한 강자"라고 평하기도 했습니다.
한계
Seed 1.5-VL에도 몇 가지 한계는 있습니다.
- 미세 시각 문제: 가려진 객체 수 세기, 색상 유사성, 불규칙한 배치 등에서 어려움을 겪습니다.
- 복잡한 공간 추론: 미로 찾기나 슬라이딩 퍼즐 풀기 같은 작업에서는 불완전한 결과를 낼 수 있습니다.
- 시간 순서 추론: 여러 프레임에 걸친 동작 순서를 추적하는 데 어려움이 있습니다.
바이트댄스는 이러한 부분들을 인지하고 있으며, 향후 업데이트에서 개선할 가능성이 높습니다.
경쟁 환경
Seed 1.5-VL은 현재 치열한 AI 경쟁 속에서 출시되었습니다.
- 구글의 제미니 2.5 프로(2025년 5월 6일 출시)는 멀티모달 리더보드(LMArena)에서 강세입니다.
- OpenAI의 o3 및 o4-mini(2025년 4월 17일 출시)는 멀티모달 도구 사용 및 강화 학습 기능을 강화했습니다.
- 텐센트, 더우바오 등 중국 내 경쟁사들도 이미지 및 음성 기능을 강화했습니다.
투자 분석가들은 긍정적인 반응을 보입니다. 에이전트 모델과 멀티모달 기능은 특히 기업용 소프트웨어, ERP, OA, 코딩 도우미, 업무 도구 등 차세대 AI 애플리케이션의 핵심 동력이 될 것으로 보고 있습니다.
💡 알고 계셨나요?
- Seed 1.5-VL은 감시 영상에서 의심스러운 행동을 감지할 수 있는데, 이는 소수의 모델만이 효과적으로 다룰 수 있는 고급 실제 활용 사례입니다.
- 은유적 이미지를 읽고 그 안에 담긴 추상적인 관계를 설명할 수 있는 몇 안 되는 모델 중 하나입니다.
- 전 세계적으로 실시간 상호작용 크로스 모달 GUI 제어가 가능한 모델은 단 3개 (제미니 프로 2.5, OpenAI o4, Seed 1.5-VL)뿐입니다.
- 바이트댄스는 훨씬 적은 파라미터로 제미니 프로의 성능에 필적하는 결과를 달성했으며, 이는 뛰어난 모델 압축 및 최적화 능력을 보여줍니다.
- Seed 1.5-VL은 전통적인 시각 인코더에서 흔한 품질 저하를 피하는 자연스러운 해상도 유지 변환 기술을 사용합니다.
최종 생각
Seed 1.5-VL은 바이트댄스가 특히 멀티모달 기반 모델 분야에서 세계적인 AI 연구 리더로 자리매김하는 데 중요한 이정표를 세웠습니다. 독보적인 성능 효율성, 강력한 실제 환경 적응력, 주요 벤치마크에서의 SOTA 성과를 통해 이 모델은 구글이나 OpenAI와 같은 선두 기업들을 따라잡는 것을 넘어 정면으로 경쟁하고 있습니다.
산업 전반에 걸쳐 AI 도입이 심화되면서 Seed 1.5-VL과 같은 모델들이 선두에 서서 지능형 에이전트를 만들고, 자동화에 힘을 실어주며, 기계가 인식하고, 이해하고, 수행할 수 있는 것의 정의를 새롭게 내릴 것입니다.
CTOL 편집자 Ken: 바이트댄스 공식 Seed 1.5-VL 페이지의 예시들을 꼭 확인해 보시길 강력히 추천합니다. 정말 인상적입니다.