2026년 2월 최신 OCR 모델 분석(GLM, DeepSeek, Paddle, LightOn)

1. 2026년, OCR은 더 이상 '해결된 문제'가 아니다

"OCR(광학 문자 인식)은 이제 끝난 기술 아닌가요?"

2025년까지만 해도 이 질문에 대해 "대부분 그렇다"고 답했을지도 모릅니다. 하지만 2026년 1월, 상황이 급변했습니다. 단순히 글자를 읽는 단계를 넘어, 문서의 의미(Semantics)와 구조(Structure)를 완벽하게 복원하려는 'OCR 대전쟁'이 발발했기 때문입니다.

특히 이번 경쟁은 3B(30억) 파라미터 급의 거대 모델부터 1B 미만의 경량화 모델, 그리고 유럽에서 날아온 초고속 엔진까지 가세하며 춘추전국시대를 방불케 합니다. arXiv에는 1월 한 달에만 관련 논문이 쏟아져 나왔고, 개발자들은 Hugging Face에서 모델을 다운로드하느라 바쁩니다.

오늘은 2026년 1월을 뜨겁게 달군 5명의 주인공, DeepSeek-OCR-2, PaddleOCR-VL-1.5, GLM-OCR, macOS Vision, 그리고 새로운 속도 왕 LightOnOCR-2-1B를 링 위에 올리고 철저하게 해부해 보겠습니다.

2. 참전 선수 소개: 5대 OCR 모델 핵심 분석

🔵 DeepSeek-OCR-2: 3B 체급의 헤비급 챔피언

가장 먼저 주목할 모델은 DeepSeek 팀의 야심작입니다. 3B 파라미터라는, OCR 모델로서는 다소 육중한 체급을 자랑합니다.

• Visual Causal Flow: 시각 정보를 인과적 흐름으로 처리하는 독특한 아키텍처를 채택했습니다.
• 다이내믹 해상도: 이미지를 단순히 리사이징하지 않고, 세밀한 텍스트까지 잡아냅니다.
• 월간 21만 다운로드: 이미 현장에서는 검증이 끝났다는 방증입니다.

🔴 PaddleOCR-VL-1.5: 0.9B의 날렵한 테크니션

중국 Baidu의 기술력이 집약된 ERNIE 4.5 기반 모델입니다. 파라미터는 0.9B로 가볍지만, 성능은 매섭습니다.

• Real-world 강자: 스캔본, 구겨진 영수증, 모니터 촬영본 등 '지저분한' 데이터 처리에 특화되어 있습니다.
• Text Spotting & Seal Recognition: 단순 텍스트뿐만 아니라 도장(인장) 인식과 텍스트 위치 추적에 강점을 보입니다.

🟢 GLM-OCR: 효율성의 극치

Z.ai(zai-org)에서 개발한 이 모델은 Paddle과 같은 0.9B 체급이지만 접근 방식이 다릅니다.

• CogViT + GLM: 강력한 비전 인코더와 검증된 언어 디코더를 결합했습니다.
• 속도: PDF 처리 속도가 초당 1.86페이지로, 대량 문서 처리에 최적화되어 있습니다.

🟡 LightOnOCR-2-1B: 유럽에서 온 초고속 레이서

프랑스 LightOn AI가 선보인 1B 파라미터급 모델로, 현재 '속도'와 '비용' 면에서 압도적인 SOTA를 기록 중입니다.

• 압도적 처리량: H100 기준 초당 5.71페이지(일간 49만 페이지)를 처리합니다. 이는 DeepSeek 대비 1.73배, PaddleOCR 대비 2배 빠른 속도입니다.
• Mistral3 기반: Mistral3를 기반으로 한 end-to-end VLM 아키텍처를 사용하여 언어 이해력과 OCR 정확도를 동시에 잡았습니다.
• BBox 예측: 텍스트 인식뿐만 아니라 이미지 내 객체의 바운딩 박스를 예측하는 기능이 포함되어 레이아웃 분석에 강력합니다.

⚪ macOS Vision: 프라이버시와 편의성의 수호자

별도의 설치가 필요 없는, Apple Silicon의 Neural Engine을 사용하는 내장 프레임워크입니다.

• On-Device: 데이터가 외부로 전송되지 않아 보안이 생명인 금융/개인정보 처리에 적합합니다.
• Live Text: 비디오나 카메라 프리뷰에서도 실시간으로 작동하는 경이로운 반응 속도를 보여줍니다.

3. 아키텍처 및 성능 비교 (The Battle)

이들의 차이를 한눈에 볼 수 있도록 비교 테이블을 준비했습니다.

특징	DeepSeek-OCR-2	PaddleOCR-VL-1.5	GLM-OCR	LightOnOCR-2-1B	macOS Vision
파라미터	3B (Large)	0.9B (Small)	0.9B (Small)	1B (Small)	N/A (On-Device)
아키텍처	Visual Causal Flow	ERNIE 4.5 기반	CogViT + GLM	Mistral3 기반 VLM	CNN/Transformer
라이선스	Apache 2.0	Apache 2.0	MIT	Apache 2.0	Proprietary
강점	복잡한 수식/Markdown	왜곡/오염 문서 인식	구조화 데이터 추출	초고속 대량 처리	프라이버시, 편의성
처리 속도	보통 (1.0x)	빠름 (0.8x)	빠름 (0.9x)	매우 빠름 (1.7~5x)	실시간 (On-Device)
벤치마크	HF 인기 1위	OmniDoc 94.5%	OmniDoc 94.6%	OlmOCR SOTA	N/A

4. Step-by-Step: 2026 OCR 파이프라인 구축하기

최신 오픈소스 모델들을 활용해 로컬 OCR 시스템을 구축하는 워크플로우를 정리했습니다.

Step 1: 격리된 가상 환경 생성 (필수)

최신 모델들은 torch 2.6.0과 같은 최신 라이브러리를 요구하므로 격리가 필수입니다.

conda create -n ocr_2026 python=3.10 -y
conda activate ocr_2026
pip install torch==2.6.0 transformers==5.0.0 vllm

Step 2: 모델 로드 및 추론 (Python)

LightOnOCR-2-1B와 같은 최신 모델은 Transformers v5나 vLLM을 통해 손쉽게 구동할 수 있습니다.

from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor

model_id = "lightonai/lighton-ocr-2-1b"
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# 이미지 처리 및 텍스트 추출 로직...

5. 실전 활용 가이드 (Use Cases)

어떤 모델을 어디에 써야 할까요? 상황별 최적의 선택지를 제안합니다.

1) 학술 논문 및 수식 변환 (Academic & STEM)

• 추천: DeepSeek-OCR-2
• 이유: 복잡한 수식($\LaTeX$)과 다단 편집이 포함된 논문을 Markdown으로 변환할 때 3B 파라미터의 이해력이 빛을 발합니다.

2) 영수증 처리 및 핀테크 앱 (Financial & Dirty Docs)

• 추천: PaddleOCR-VL-1.5
• 이유: 구겨지고, 빛이 반사된 영수증 사진 등 'Real-world' 노이즈에 대해 가장 강건한 성능을 보여줍니다.

3) 개인 정보 민감 문서 관리 (Privacy First)

• 추천: macOS Vision
• 이유: 여권, 주민등록증 등을 서버로 보내지 않고 로컬에서 안전하게 처리해야 할 때 최적입니다.

4) 대규모 엔터프라이즈 아카이빙 (Massive Archiving)

• 추천: LightOnOCR-2-1B
• 이유: 수백만 장의 문서를 디지털화해야 한다면 '속도'와 '비용'이 핵심입니다. 페이지당 비용을 $0.01 미만으로 낮추면서 초당 5.7페이지를 뽑아내는 효율성은 다른 모델이 따라오기 힘든 영역입니다.

6. 전문가의 팁 (Pro Tips)

이 모델들을 100% 활용하기 위한 핵심 조언입니다.

1. Flash Attention은 필수: DeepSeek와 LightOn 모델은 flash-attn 설치 여부에 따라 속도 차이가 극명합니다.
2. 해상도 튜닝: DeepSeek는 다이내믹 해상도 설정을 통해 작은 글자 인식률을 높일 수 있습니다.
3. JSON 추출은 GLM-OCR: 구조화된 정보 추출이 필요하다면 GLM-OCR의 지시 이행 능력이 가장 뛰어납니다.
4. 배치 처리는 PaddleOCR: 대규모 배치 작업 시 메모리 효율성이 좋습니다.
5. LightOnOCR 최적화: PDF 렌더링 시 200 DPI를 유지하고, 이미지의 최장변을 1540px로 맞추는 것이 속도와 정확도의 황금비입니다.
6. 파인튜닝 고려: 특정 도메인(의료, 법률) 문서라면 LightOnOCR의 LoRA 파인튜닝 지원 기능을 적극 활용하세요.

7. 시뮬레이션: 극단적 상황 테스트

⚠️ 아래 내용은 실제 실행 결과가 아닌 모델 스펙과 벤치마크에 기반한 텍스트 시뮬레이션입니다.

시나리오: 커피가 묻어 얼룩지고 구겨진 카페 영수증 사진을 입력했을 때.

• DeepSeek-OCR-2: 텍스트는 정확하지만 얼룩 부분을 노이즈로 오인해 마크다운 형식이 깨질 수 있음.
• PaddleOCR-VL-1.5: 얼룩을 무시하고 구겨진 라인을 펴서 인식하는 능력이 탁월함.
• LightOnOCR-2-1B: 타 모델이 로딩될 때 이미 처리를 완료함. 속도가 너무 빨라 실시간 대량 검증 시스템에 적합하며, 레이아웃 분석이 매우 정교함.
• macOS Vision: 인식 속도는 빠르나 훼손된 글자에 대한 복원력은 다소 부족할 수 있음.

8. 결론

2026년의 OCR은 "어떤 모델이 글자를 읽는가?"를 넘어 "얼마나 빠르고 정확하게 맥락을 이해하는가?"의 싸움입니다.

• 최고의 이해력을 원한다면 🔵 DeepSeek-OCR-2
• 실전 문서의 강인함이 중요하다면 🔴 PaddleOCR-VL-1.5
• 압도적 속도와 비용 효율이 목표라면 🟡 LightOnOCR-2-1B
• 구조화 데이터 추출이 주 목적이라면 🟢 GLM-OCR
• 프라이버시와 편의성을 챙긴다면 ⚪ macOS Vision

여러분의 프로젝트에 가장 적합한 '눈'을 선택해 보세요.

TL;DR

• DeepSeek-OCR-2: 3B 체급, 논문/수식 변환의 절대 강자.
• LightOnOCR-2-1B: 1B 체급, H100 기준 초당 5.71페이지의 속도 왕.
• PaddleOCR-VL-1.5: 0.9B 체급, 구겨진 문서와 도장 인식의 실전 최강자.
• GLM-OCR: 속도와 JSON 구조화 작업에 최적화된 모델.
• macOS Vision: 맥 유저를 위한 즉시 사용 가능, 보안 특화 엔진.

참고 링크

• DeepSeek-OCR-2: arXiv:2601.20552
• LightOnOCR-2-1B: arXiv:2601.14251
• PaddleOCR-VL-1.5: arXiv:2601.21957
• GLM-OCR GitHub: zai-org