# 노트북에서 137건의 복잡한 문서로 테스트한 Qwen3-VL 8B

> 한 Reddit 사용자가 영수증, 양식, 송장, 계약서를 대상으로 로컬에서 실행되는 소형 비전 모델과 클라우드 기반 모델 3종을 비교했다. 사용자의 테스트에서 Qwen은 세금 양식은 잘 처리했지만 인도식 날짜 표기와 긴 계약서에서는 어려움을 겪었다.

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/ko/qwen3-vl-8b-tested-on-137-messy-documents-using-a-laptop

한 Reddit 사용자는 문서 137건을 대상으로 M5 노트북에서 Qwen3-VL 8B Instruct를 Claude Opus 5.5, Sonnet 5, GPT-5.6 Terra와 비교 테스트했다. 사용자의 설명에 따르면 Qwen은 결과의 59%에서 문서를 완벽하게 처리했다. Opus는 89%, GPT-5.6 Terra는 57%였다. Qwen은 IRS 양식 32건 가운데 21건을 완벽하게 처리했으며, GPT-5.6 Terra는 7건을 처리했다. 하지만 인도 은행 거래 내역서 형식으로 만든 문서 10건에서는 금액과 잔액은 제대로 읽었지만, 일-월-연도 순서의 날짜를 월-일-연도로 읽었다.

## 팩트

- 테스트에는 영수증, 송장, IRS 양식, 은행 거래 내역서, 계약서 등 문서 137건이 포함됐다.
- 게시물에 따르면 Qwen은 메모리 24GB를 탑재한 M5 노트북에서 실행됐으며, 문서 한 건을 처리하는 데 약 30초가 걸렸다.

## 왜 중요한가

이번 결과는 노트북에서 실행되는 소형 모델도 일부 문서 작업을 잘 처리할 수 있지만, 형식과 문서 유형에 따라 성능이 크게 달라질 수 있음을 보여준다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Qwen3-VL 8B on a laptop vs Opus 5.5 / Sonnet 5 / GPT-5.6 on 137 messy documents: beat GPT-5.6 on tax forms, lost badly on Indian date formats[R]](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wsbqni/qwen3vl_8b_on_a_laptop_vs_opus_55_sonnet_5_gpt56/) – Reddit r/MachineLearning, 2026-09-28

최종 업데이트: 2026-09-28