AI2026. 11. 3. 오전 10:43 UTC·1 분 소요

NC AI, 피지컬 AI용 경량 모델 '배키 비전 3B' 공개

NC AI가 약 30억 매개변수의 경량 VLM '배키 비전 3B'로 로봇·공간 이해 벤치마크 3종에서 글로벌 공개 모델 6종을 앞섰다고 밝혔다.

An industrial welding robot arm with camera sensors working on a steel structure in a shipyard. — 이미지: zdnet.co.kr

SUMO

Dialo

ediviewer

NC AI는 3일 경량 시각·언어 모델(VLM) '배키 비전 3B'가 로봇·공간 이해 벤치마크 3종에서 평균 63.8점을 기록했다고 밝혔다. 매개변수는 약 30억 개로, 회사가 선정한 글로벌 공개 모델 6종보다 높은 점수다.

작은 크기로 공간 이해 확보

로봇과 생산설비는 서버와 달리 전력과 연산 자원이 제한돼 대규모 모델을 그대로 탑재하기 어렵다. NC AI는 모델 크기를 줄이면서 공간 이해 능력을 확보하는 데 집중했다. 평가에는 BLINK, ERIQ, ERQA 등 3개 벤치마크가 쓰였다.

복잡한 추론 없이 바로 답하는 일반 응답 모드에서 알리바바 큐원과 미스트랄 계열 20억~80억 매개변수급 공개 모델 6종을 모두 앞섰다. 단계별 추론 모드에서도 평균 63.2점으로, '미니스트랄 3 8B 리즈닝'의 48.4점보다 14.8점 높았다. 다만 회사가 공개한 특정 평가 조건의 결과이며 모든 시각·언어 작업에서 우수하다는 의미는 아니다.

차트QA와 텍스트VQA에서는 비교 모델 중 최고점을 받았다. 회사는 산업 현장의 계기판, 도면, 작업 지시서 분석에 활용할 계획이다. 4초 영상에서 8개 프레임을 함께 처리해 물체의 움직임과 위치 변화도 파악한다.

용접 특화 모델과 향후 계획

용접 데이터를 추가 학습한 '배키 비전 3B 웰드'는 용접 분류 정확도가 41.1점에서 80.9점으로, 결함 감지·상태 추론 점수가 39.3점에서 69.8점으로 올랐다. 용접 부위 위치·형상 파악은 5.3점에서 72.5점으로 개선됐다. 이는 벤치마크 결과로, 실제 생산라인에서 검증한 성과와는 구분된다.

NC AI는 한화오션과 자율 용접 로봇용 AI를, 포스코DX와 휴머노이드 로봇 실증을, 현대로템과 월드모델 구축을 각각 추진 중이다. 앞으로 강화학습을 추가해 성능을 높이고 시각·언어·행동(VLA) 모델로 확장할 방침이다.