한국딥러닝, 12억 파라미터 모델로 ParseBench 문서 파싱 1위

한국딥러닝이 2026년 6월 AI 데이터 플랫폼 라마인덱스(LlamaIndex)가 주관하는 글로벌 문서 파싱 벤치마크 'ParseBench'의 비전언어모델(VLM) 부문에서 76.4점으로 종합 1위에 올랐다. 12억(1.2B) 파라미터의 초경량 모델로 구글 제미나이와 오픈AI GPT-5.5를 앞선 결과다. 2026년 3월 OCRBench v2 영어 부문 1위에 이은 연속 1위다.

ParseBench는 무엇을 평가하나

ParseBench는 보험, 금융, 정부 분야의 실제 기업 문서 약 2,000페이지로 AI 모델의 문서 파싱 능력을 평가하는 전문 벤치마크다. 표, 레이아웃, 차트처럼 기업 문서에서 자주 등장하면서도 기계가 읽기 어려운 요소를 포함해 5개 항목으로 점수를 매긴다.

한국딥러닝은 76.4점으로 1위에 올랐다. 2위는 구글 제미나이3 Flash Thinking High(75.0점), 3위는 오픈AI GPT-5.5(67.8점)였다. 문서의 레이아웃을 파악하는 시각 구조 인식(Visual Grounding) 항목에서는 78.8점으로 전체 1위를 차지했다. 같은 항목에서 구글 제미나이가 받은 59.8점과는 약 19점 차이다.

12억 파라미터 단일 모델이 일군 1위

평가에 쓰인 'KDL-Frontier-Parser-nano'는 12억 파라미터의 초경량 단일 모델이다. 4억 건이 넘는 이미지와 문서 데이터로 학습했다. 모델 규모가 작아 외부 서버 없이 기업 내부 환경에 직접 설치해 운영할 수 있고, SaaS 형태로도 제공된다. 문서를 외부로 내보내기 어려운 금융, 보험, 공공 같은 보안 민감 환경에 적용할 수 있다는 뜻이다.

핵심 경쟁력은 생성형 AI의 환각을 최소화한 'Near-Zero Hallucination' 기술이다. 문서의 레이아웃과 항목 간 관계, 공간상의 위치를 함께 분석해 원문에 없는 내용을 만들어 내지 않도록 설계했다.

김동현 한국딥러닝 CSO는 "우리는 AI 에이전트가 문서의 복잡한 시각적·구조적 맥락을 사람처럼 직관적으로 해독할 수 있는 시각 구조 인지 아키텍처 고도화에 집중하고 있습니다"라고 말했다.

경기도청에서 현대캐피탈까지, 현장이 먼저 검증한 AI 기술

한국딥러닝의 기술은 경기도청의 행정 데이터 재구조화에 쓰이고 있으며, 현대캐피탈과 LG CNS를 비롯한 80개 이상의 기업에 공급되고 있다. 도입 고객의 문서 처리 시간은 최대 96%까지 줄었다.

앞서 2026년 3월에는 한국딥러닝의 VLM 'KDL 프론티어'가 OCRBench v2 영어 부문에서 68.1점으로 1위에 올랐다. 31개 시나리오로 문서 이해 능력을 평가하는 이 벤치마크에서 2위 '제미나이 3 프로 프리뷰'를 4.7점 차로 앞선 기록이다. 이번 ParseBench 1위로 한국딥러닝은 문자 인식과 문서 파싱 두 영역의 글로벌 벤치마크에서 연이어 정상에 섰다. 김지현 대표는 2026년 5월 포브스 아시아 '30세 미만 30인' 소비자·엔터프라이즈 기술 부문에 선정되기도 했다.

"이번 성과는 우리 아키텍처가 'AI 에이전트' 시대에 가장 실용적인 해법이라는 점을 입증한 것입니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표