Ollama에서 비전을 지원하는 모델은 무엇인가요?
빠른 답변
Ollama는 여러 비전 모델을 지원합니다: LLaVA, Gemma 3 멀티모달, Qwen-VL. ollama run llava를 실행하면 가장 간편하게 시작할 수 있습니다. 모든 모델이 Ollama API를 통해 이미지 입력을 받습니다.
- ▸llava: 원조 비전 모델, 최고의 호환성
- ▸gemma3: Google 멀티모달 모델, 우수한 품질
- ▸qwen-vl: 문서 이해 능력이 탁월합니다
업데이트: 2026-05
핵심 요점
- ✓Ollama에서 프로덕션 준비된 비전 모델은 4종입니다: LLaVA, Llama 3.2 Vision, Qwen-VL, Gemma 3
- ✓비전 모델은 텍스트 전용 모델보다 VRAM이 1~3 GB 더 필요합니다. 이미지 인코더가 LLM과 함께 실행되기 때문입니다
- ✓LLaVA 7B는 가장 안전한 시작점입니다 (~7 GB VRAM, 폭넓은 클라이언트 호환성)
- ✓Qwen-VL은 차트 및 다이어그램 분석에, Llama 3.2 Vision 11B는 OCR 및 다단계 시각적 추론에 사용하십시오
Ollama의 주요 비전 모델
2026년 5월 기준, Ollama는 프로덕션 준비된 비전 모델 4종을 지원합니다: LLaVA, Llama 3.2 Vision, Qwen-VL, Gemma 3. 각 모델은 고유한 강점과 VRAM 프로필을 가지고 있습니다.
LLaVA는 가장 안전한 시작점입니다. 클라이언트 호환성이 가장 넓고 Ollama가 지원하는 모든 이미지 형식에서 작동합니다. Llama 3.2 Vision 11B는 OCR 및 다단계 시각적 추론에 최적입니다. Qwen-VL은 차트, 다이어그램, 구조화된 문서 분야에서 선두를 달리고 있습니다. Gemma 3의 비전 버전은 35개 이상의 언어를 처리할 수 있어, 이미지에 비영어 텍스트(간판, 외국어 문서, 현지화된 레이블이 있는 차트 등)가 포함된 경우에 유용합니다. LLaVA와 Qwen-VL은 영어 텍스트 처리에 더 강합니다.
모든 비전 모델은 LLM 가중치와 함께 이미지 인코더를 로드합니다. 이 인코더는 텍스트 전용 기본 모델에 필요한 VRAM보다 1~3 GB를 추가로 요구합니다. VRAM 예산을 검토할 때 이 오버헤드를 반드시 고려하십시오.
비전 모델의 VRAM 요구사항
모든 비전 모델은 텍스트 전용 버전보다 더 많은 VRAM이 필요합니다. 7B 비전 모델은 일반적으로 7~9 GB VRAM을 요구합니다. 7B 텍스트 모델에 할당하는 ~6 GB와는 다릅니다.
차트 및 문서 분석에는 Qwen-VL 7B와 Gemma 3가 강력한 다이어그램 이해 능력을 갖추면서도 VRAM 효율이 가장 높습니다. OCR 및 이미지에 대한 복잡한 추론에는 Llama 3.2 Vision 11B가 추가 VRAM을 정당화합니다. 멀티모달 로컬 모델에 대한 전체 가이드는 멀티모달 로컬 LLM 가이드를 참조하십시오.
| 모델 | Q4 기준 VRAM | 이미지 처리 능력 |
|---|---|---|
| LLaVA 7B | ~7 GB | 일반 이미지 Q&A, 폭넓은 호환성 |
| Llama 3.2 Vision 11B | ~10 GB | OCR, 다단계 시각적 추론 |
| Qwen-VL 7B | ~7 GB | 차트, 다이어그램, 문서 분석 |
| Gemma 3 (비전) | ~6 GB | 다국어 이미지 이해 |
관련 자료
Ollama 비전 모델에 관한 빠른 답변
API를 통해 Ollama에 이미지를 보내려면 어떻게 해야 합니까?▾
/api/chat 엔드포인트에 POST 요청을 보내면서 images 배열에 base64 문자열로 이미지를 포함하십시오. 최소 작동 JSON 본문: {"model":"llava","messages":[{"role":"user","content":"What is in this image?","images":["<base64>"]}]} 강력한 툴 콜링 지원을 갖춘 멀티모달 옵션은 Ollama에서 Qwen 3 실행하기를 참조하십시오.