LFM3-VL-2B 대 UI-Venus 2.9B: 실제로는 9B인 2.9B

라는 모델은 없습니다UI-Venus 2.9B. inclusionAI/UI-Venus-2-9B에 있는 체크포인트는 UI-Venus-2-9B입니다 — Ant Group의 UI-Venus 에이전트 2세대 버전으로, 90억 개 파라미터에 Qwen3.5-9B를 기반으로 구축되었습니다. 디렉터리 이름은 소수점처럼 읽히지만 소수가 아닙니다. LFM3-VL-2B와 비교하면 19억 2천만 개 파라미터로, 2B 대 2B라는 라벨을 걸쳤을 뿐 실제로는 2B 대 9B 비교가 됩니다.

그 실수는 질문 자체를 바꾸기 때문에 중요하다. 두 모델이 대략 2B였다면 벤치마크 행을 비교해 더 나은 쪽을 고르면 됐을 것이다. 9B 대 2B에서는 작은 모델이 같은 하드웨어에서 경쟁하는 것도 아니고, 큰 모델은 애초에 범용 비전 모델이 아니다. UI-Venus-2-9B는 스크린샷을 바탕으로 휴대폰, 브라우저, 데스크톱을 조작하도록 훈련된 GUI 에이전트다. LFM3-VL-2B는 62개 벤치마크 중 GUI 범주를 마침 포함하고 있는 범용 비전-언어 모델이다. 겹치는 범위는 이름이 시사하는 것보다 좁다.

그 이름이 어떻게 왜곡되었는지

Ant Group의 명명 규칙은 family-version-sizeUI-Venus-2-9B는 UI-Venus, 2세대, 9B 파라미터로 해석됩니다. 하이픈을 기준으로 분할하고 소수점을 찾는 카탈로그나 레이더는 "2-9"를 "2.9"로 읽는데, 이 때문에 9B 모델이 2B 모델 옆에 분류되는 것입니다. 같은 규칙으로 더 큰 형제 모델인 UI-Venus-2-27B가 만들어졌으며, 두 모델은 2026년 8월 말에 함께 공개되었습니다.

이것은 단순한 표기상의 오류가 아닙니다. 파라미터 수는 모든 배포 결정에서 첫 번째 필터이며, 2.9B 모델을 기대하고 들어온 독자는 염두에 두었던 기기에 들어가지 않는 18.8 GB BF16 체크포인트를 보고 놀랄 것입니다. 저장소 자체의 메타데이터는 명확합니다: Qwen3.5-9B 아키텍처, BF16, 이미지-텍스트-투-텍스트.

두 가지 역할이지, 두 가지 크기가 아니다

LFM3-VL-2B는 텍스트, 이미지, 동영상을 2 fps로 입력받아 텍스트를 생성하고, 사고 모드를 지원하며, 16개 언어에 걸쳐 128K 컨텍스트를 갖는다. 이는 범용 모델로, 문서, 차트, 그라운딩, 체화 추론, GUI 이해, 동영상이 모두 모델 카드의 범주로 나타난다. Liquid AI는 2026년 10월 19일 Hugging Face에 이를 공개하고 10월 27일 제품군을 발표했으며, API 가격과 추론 제공업체는 명시되지 않았다.

UI-Venus-2-9B는 스크린샷과 작업 설명을 받아 관찰–추론–행동의 폐쇄 루프에서 다음 행동을 반환합니다. 학습은 세 단계로 이루어집니다. 먼저 170개 이상의 모바일 앱과 4,000개 이상의 웹 도메인에 걸친 시뮬레이션 궤적을 활용한 멀티모달 중간 학습, 다음으로 그라운딩, CAPTCHA, 모바일, 웹 및 컴퓨터 작업 전반에 걸친 오프라인 스텝 수준 강화 학습, 마지막으로 다중 교사 온폴리시 증류를 통해 하나의 정책으로 통합합니다. 이 모델은 OpenAI 호환 엔드포인트와 Qwen3 추론 파서를 갖춘 vLLM에서 실행됩니다. 이는 캡셔닝 모델이 아니라 에이전트 런타임입니다.

실질적인 결과: 둘을 맞바꿔 쓸 수는 없습니다. LFM3-VL-2B는 스크린샷을 설명하고 그에 관한 질문에 답합니다. UI-Venus-2-9B는 다음에 어디를 탭할지 결정하며, 유용하게 작동하려면 프로젝트의 GitHub 저장소에서 제공하는 주변 하네스—액션 파서, 프롬프트, 예시—를 필요로 합니다.

기준에 딱 맞아떨어지는 단 하나의 벤치마크

두 모델 모두 ScreenSpot-Pro를 보고하는데, 이는 비교가 정당한 드문 사례입니다. LFM3-VL-2B는 thinking 사용 시 55.5, 사용하지 않을 때 49.3점을 기록합니다. UI-Venus-2-9B는 73.0점입니다. 이는 거의 다섯 배 더 큰 모델에 유리한 17.5점 차이이며, 이번 맞대결에서 가장 명확한 단일 수치입니다.

GUI 이야기의 나머지 부분까지 확장하지 마십시오. UI-Venus-2-9B는 또한 AndroidWorld 80.2, OSWorld-Verified 70.8, WebVoyager 90.8, Online-Mind2Web 74.0, VenusBench-GD 77.1을 보고합니다. LFM3-VL-2B는 서로 다른 작업 세트에서 GUI 범주 평균 83.1을 보고하는데, 범주 평균을 내는 것은 단일 벤치마크에서 점수를 매기는 것과 같지 않습니다. 범주들은 비교 가능하지 않으며 서로 빼서는 안 됩니다.

UI-Venus 카드의 한 숫자는 헤드라인과 상충되기 때문에 주목할 만하다: OSWorld 2.0에서 이 모델은 이진 지표에서 0.0, 부분 지표에서 7.5를 기록한다. 하네스 문제가 무엇이든, OSWorld-Verified에서 선두를 차지하고 후속 벤치마크에서는 거의 0에 가까운 점수를 받는 9B 에이전트는 한계가 있는 모델이며, 카드는 이를 정직하게 보고한다.

서로 다른 것을 측정하는 컨텍스트 윈도우

UI-Venus-2-9B는 최대 256K 토큰의 컨텍스트를 지원한다고 밝히며, 유용한 부분은 그 컨텍스트가 담고 있는 내용입니다. 즉 스크린샷 기록으로, 에이전트가 네 단계 전 화면이 어땠는지 기억할 수 있게 합니다. LFM3-VL-2B는 128K를 밝히지만, 모델 카드에는 이미지 토큰 예산이나 최대 비디오 길이가 명시되어 있지 않습니다. 어느 숫자도 모델이 첫 번째 스크린샷을 잃기 전까지 루프에서 몇 장의 스크린샷을 유지할 수 있는지 알려주지 않습니다. 두 모델 모두 자신의 해상도와 단계 수에서 측정해야 합니다.

종류의 차이는 여전히 중요하다. 긴 스크린샷 이력은 몇 분 동안 실행되는 에이전트에게 필요한 메모리 요건이다. 범용 VLM의 128K 컨텍스트는 문서나 영상 요건이다. 숫자는 비슷해 보이지만 서로 다른 질문에 답한다.

배포: 4GB 대 19GB

LFM3-VL-2B는 1.92B 파라미터이고, 계산상 BF16에서 가중치가 약 3.84GB이며, GGUF, MLX 4비트 및 ONNX 빌드가 이미 공개되어 있습니다. UI-Venus-2-9B는 BF16에서 대략 18.8GB이고 vLLM을 통해 서빙됩니다. 커뮤니티 GGUF가 있지만, 벤더의 서빙 경로는 전체 체크포인트를 수용할 공간이 있는 GPU를 전제로 합니다. 이 둘은 같은 자리를 두고 경쟁하지 않습니다. 하나는 엣지 후보이고, 다른 하나는 서버 측 에이전트입니다.

벤치마크 격차가 아니라 바로 그 차이 때문에 이 조합이 흥미롭다. 기기에서 GUI 이해를 원하는 팀은 여기서 선택지가 정확히 하나다. 최첨단에 가까운 점수를 내는 GUI 에이전트를 원하는 팀은 다른 하나를 선택해야 하며, 이를 실행하려면 GPU가 필요하다.

아무도 답하지 않은 라이선스 질문

LFM3-VL-2B는 LFM 오픈 라이선스 v1.0을 사용합니다. 상업적 사용은 라이선시의 연간 매출이 1,000만 달러 미만인 동안에만 허가됩니다. 이는 제한적이지만 명확하며, 해당 텍스트는 공개되어 있습니다.

UI-Venus-2-9B는 더 명확하지 않다. 이 프로젝트의 코드 저장소에는 Apache 2.0이라고 적혀 있지만, 모델 카드에는 업스트림 측 설명이 서로 충돌하기 때문에 가중치 라이선스가 최종 확인 대기 중이라고 명시되어 있다. 2026년 10월 28일 기준으로 이 문제는 해결되지 않았다. 대기 중인 라이선스는 연구에는 걸림돌이 아니지만, 출시 전에 자신의 조건을 알아야 하는 상용 배포에는 실질적인 걸림돌이다. UI-Venus-2-9B를 기반으로 무언가를 구축할 계획이라면 저장소 태그에서 추론하는 대신 서면으로 답을 받아야 한다.

OrcaRouter가 적합한 위치, 만약 있다면

OrcaRouter는 어느 체크포인트도 제공하지 않으며, 이 글은 우리가 그렇게 한다고 주장하지 않습니다. 우리가 가진 것은 여러 모델을 하나의 호출로 구성할 수 있는 라우팅 DSL입니다. 여기서 유용한 이유는 자연스러운 아키텍처가 "하나를 고르는" 것이 아니기 때문입니다. 작은 범용 VLM은 화면을 읽고 작업이 문서 질문인지 상호작용인지 판단할 수 있으며, 더 큰 GUI 전문가는 상호작용 단계를 맡을 수 있습니다. 작업 유형에 따라 이들 사이를 라우팅하는 것은 구성일 뿐, 두 번째 통합이 아닙니다.

두 모델을 대안이라고 가장하는 것보다, 비교를 그렇게 사용하는 것이 더 정직하다. 두 모델은 동일한 파이프라인의 두 단계이며, 둘 사이에는 5× 매개변수 차이가 있다.

어느 걸 진짜 원해

• LFM3-VL-2B 작업이 행동이 아니라 이해라면, 비디오나 문서 입력이 필요하다면, 또는 모델이 약 4GB에서 실행되어야 한다면. 매출 상한이 있는 라이선스와 Liquid 외부에서는 아무도 이를 평가하지 않았다는 점을 받아들여야 합니다.

• UI-Venus-2-9B는 작업이 인터페이스를 엔드투엔드로 운영하는 것이고, 19GB의 GPU 메모리와 vLLM 서빙 스택을 제공할 수 있으며, 가중치 라이선스가 확인될 때까지 기다릴 수 있는 경우를 위한 것입니다. 이는 하네스를 갖춘 전문가이지 범용 어시스턴트가 아님을 받아들이세요.

• 둘 다 아닙니다 원하셨던 것이 2.9B 모델이라면요. 그런 모델은 존재하지 않으며, 실제 두 가지 옵션은 모두 이름이 암시하는 것보다 더 특화되어 있습니다.

정정이 핵심입니다. 폴더 이름에 있는 매개변수 개수는 명세가 아니며, 이 경우에는 다섯 배의 크기 차이와 전혀 다른 작업을 숨겼습니다. 슬러그보다 아키텍처 필드를 먼저 읽으십시오.