벤치마크 · 추론·지식
TextVQA
TextVQA 과제로 모델의 상대적인 문제 해결 성능을 비교합니다. 점수 하나로 전체 능력을 단정하지 말고 평가 조건을 함께 확인하세요.
측정 모델 3개 · 프로필 1개 · 데이터 기준 2026년 10월 21일
공급사 발표
원문 출처 ↗공급사가 출시 글·모델 카드·기술 보고서에 발표한 자체 측정값입니다. 이 사이트가 원문을 직접 읽어 같은 벤치 이름과 숫자를 확인한 값만 싣습니다. 평가 설정은 공급사마다 다를 수 있습니다. 높을수록 좋습니다.
출시일별 점수와 최고점 흐름
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상위 20
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| 출처 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-7B-InstructAlibaba (Qwen) · 오픈 웨이트 | 오픈 | 84.9% | 100 | 2025-01-26 | 자기보고 ↗ |
| 2 | LFM2.5-VL-3BLiquid AI · 오픈 웨이트 | 오픈 | 84.3% | 50 | 2026-08-12 | 자기보고 ↗ |
| 3 | Phi-3.5-vision-instructMicrosoft · 오픈 웨이트 | 오픈 | 72% | 0 | 2024-08-16 | 자기보고 ↗ |
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마커: 원 = 오픈 웨이트, 사각 = 상용 API, 빈 마커 = 검증되지 않은 값. 점을 누르면 모델 상세로 이동합니다. 백분위는 이 프로필 안에서의 상대 위치입니다.