GLM, DeepSeek, LightOn, Paddle, Apple ML(OwlOCR)비교

1. 로컬 OCR의 혁명: Apple Silicon과 MLX가 여는 새로운 지평

"클라우드 API 없이, 내 맥북에서 8초 만에 고문서 번역이 가능하다고?"

모든 맥(Mac) 사용자, 특히 최신 Apple Silicon(M1, M2, M3, M4) 칩셋을 사용하는 개발자와 연구자들이라면 한 번쯤 꿈꿔봤을 시나리오입니다. 우리는 그동안 강력한 OCR(광학 문자 인식)을 위해 Google Cloud Vision이나 OpenAI의 GPT-4o, Naver Clova OCR 같은 값비싼 클라우드 API에 의존해 왔습니다.

클라우드 OCR은 강력하지만 명확한 단점이 존재합니다.

비용: 페이지당 과금되는 구조는 대량의 문서 처리 시 큰 부담이 됩니다.
보안: 민감한 계약서, 의료 기록, 미공개 논문 등을 외부 서버로 전송해야 합니다.
지연 시간(Latency): 네트워크 상태에 따라 들쭉날쭉한 처리 속도는 실시간 애플리케이션에 치명적입니다.

하지만 2024년과 2025년을 기점으로 판도가 완전히 바뀌었습니다. Apple의 강력한 NPU(Neural Processing Unit)를 활용하는 네이티브 프레임워크(Vision)와, Apple Silicon에 최적화된 딥러닝 프레임워크 MLX가 등장하면서 '로컬 OCR'의 전성시대가 열렸기 때문입니다. 이제는 서버급 GPU 없이도, 팬리스(Fan-less) 맥북 에어에서 수십억 개의 파라미터를 가진 AI 모델이 돌아가는 시대입니다.

특히 최신 등장한 VLM(Vision Language Model)들은 단순한 글자 인식을 넘어, 문서의 구조와 문맥까지 이해한다고 주장합니다. 그렇다면 과연 최신 오픈소스 VLM들이 Apple의 토종 챔피언인 Vision Framework(macOS 네이티브 OCR 엔진)를 이길 수 있을까요?

저희는 히브리어, 헬라어, 한글, 영어가 뒤섞인 극악의 난이도를 자랑하는 4페이지 분량의 신학 문서를 가지고, Apple Silicon 환경에서 직접 벤치마크를 수행했습니다. 결과는 충격적이었습니다. 어떤 모델은 90초가 넘게 걸려 겨우 57%의 정확도를 보인 반면, 어떤 모델은 단 8초 만에 95% 이상의 정확도로 문서를 완벽하게 변환해냈습니다. 심지어 9B 대형 모델이 텍스트를 전혀 인식하지 못하고 "이미지에 텍스트가 없다"고 응답하는 황당한 결과도 있었습니다.

이 글은 단순한 벤치마크 리포트가 아닙니다. Apple Silicon의 하드웨어적 특성부터 최신 MLX 프레임워크의 기술적 배경, 그리고 각 모델의 상세한 아키텍처 분석과 실전 코딩 가이드까지 포함한 로컬 OCR의 모든 것을 담은 완벽 가이드입니다.

2. 핵심 개념: 왜 지금 '로컬 OCR'에 주목해야 하는가?

이 섹션에서는 Apple Silicon과 MLX가 어떻게 로컬 AI의 패러다임을 바꿨는지 기술적으로 깊이 있게 살펴봅니다.

2.1 Apple Silicon의 통합 메모리 구조 (UMA: Unified Memory Architecture)

과거의 인텔 맥이나 일반적인 PC 환경에서 로컬 AI 구동이 어려웠던 가장 큰 이유는 메모리 병목 때문이었습니다.

기존 구조: CPU 시스템 메모리(RAM)와 GPU 비디오 메모리(VRAM)가 분리되어 있습니다. AI 모델을 돌리려면 데이터를 RAM에서 VRAM으로 복사해야 하는데, 이 과정(PCIe 대역폭)이 느리고 VRAM 용량 자체도 제한적이었습니다.
Apple Silicon 구조: M1/M2/M3 칩셋은 CPU, GPU, NPU가 하나의 거대한 메모리 풀(Unified Memory)을 공유합니다. 즉, CPU가 로딩한 데이터를 복사 없이 GPU가 바로 가져다 쓸 수 있습니다.
- 의미: 16GB, 32GB, 심지어 128GB의 메모리를 온전히 AI 모델에 할당할 수 있습니다. 엔비디아의 고가 GPU(A100 80GB 등)가 부럽지 않은 대용량 모델 구동 환경이 노트북에서 구현되는 것입니다.

2.2 MLX 프레임워크: Apple의 반격

PyTorch나 TensorFlow는 훌륭하지만, Apple Silicon의 성능을 100% 끌어내지는 못했습니다. 이에 Apple의 머신러닝 연구팀은 2023년 말, MLX라는 새로운 프레임워크를 공개했습니다.

NumPy와 유사한 API: 파이썬 개발자들에게 매우 친숙합니다.
Lazy Evaluation (지연 연산): 실제로 데이터가 필요할 때까지 연산을 미루어 메모리 효율과 속도를 극대화합니다.
Dynamic Graph Construction: 모델의 구조를 동적으로 변경하기 쉽습니다.
Unified Memory 최적화: 어레이(Array)가 메모리에 상주하며 CPU와 GPU 간 이동 비용이 '0'입니다.

이번 벤치마크에 사용된 오픈소스 모델들(DeepSeek, LightOn, GLM 등)은 모두 이 MLX 프레임워크로 포팅(Porting)되어 테스트되었습니다.

2.3 패러다임의 변화: OCR에서 VLM으로

전통적인 OCR과 최신 VLM은 접근 방식이 근본적으로 다릅니다.

전통적 OCR (Optical Character Recognition)
- 방식: 이미지 처리(Computer Vision) 기술로 글자 영역을 찾고(Detection), 각 영역의 패턴을 사전 정의된 폰트 데이터와 대조하여 글자로 변환(Recognition)합니다.
- 대표 주자: Tesseract, Apple Vision Framework, EasyOCR.
- 장점: 속도가 매우 빠르고 가볍습니다.
- 단점: 문서의 '맥락'을 이해하지 못합니다. 예를 들어 구겨진 영수증이나 복잡한 표, 손글씨 인식에 약합니다.
VLM (Vision Language Model)
- 방식: 이미지를 토큰(Token)으로 변환하여 LLM(거대언어모델)에게 보여줍니다. 모델은 이미지를 "보고", 마치 캡션을 달듯이 텍스트를 생성해냅니다.
- 대표 주자: GPT-4V, Claude 3, DeepSeek-VL, GLM-4V.
- 장점: "이 이미지는 영수증이고 합계 금액은 얼마야" 같은 의미론적 이해가 가능합니다. 훼손된 글자도 문맥상 추론하여 복원합니다.
- 단점: 연산량이 어마어마하며(무겁고), 환각(Hallucination) 현상이 발생할 수 있습니다.

우리의 벤치마크는 이 구세대 챔피언(Apple Native OCR)과 신세대 도전자(VLM)의 정면 승부입니다.

3. 벤치마크 대결: 극한의 테스트

우리는 벤치마크의 변별력을 높이기 위해 일반적인 영문 문서가 아닌, 다국어와 특수 문자가 혼합된 고난이도 문서를 선택했습니다.

3.1 테스트 환경 상세

하드웨어: Mac mini M4 Pro (24GB RAM)
OS: macOS Tahoe 26.2
소프트웨어:
- Python 3.11
- mlx-vlm 라이브러리 최신 버전
- Apple Vision Framework 기반 OCR 앱 (OwlOCR CLI)

3.2 테스트 데이터: "Theological Nightmare"

테스트에 사용된 문서는 성경 주석서 중 4페이지 입니다. 이 문서가 OCR에게 악몽인 이유는 다음과 같습니다.

다국어 혼용: 한 문장 안에 한글, 영어, 히브리어(우에서 좌로 읽음), 헬라어(고대 그리스어)가 섞여 있습니다.
복잡한 레이아웃: 각주(Footnote), 본문, 인용구가 단을 나누어 배치되어 있습니다.
특수 기호: 성경 장절 표시, 원어의 발음 기호(Vowel points) 등이 포함되어 있어 단순 노이즈 제거 알고리즘으로는 텍스트가 손상될 수 있습니다.

3.3 벤치마크 결과 데이터

순위	모델명 (Model)	정확도 (Accuracy)	소요 시간 (Time)	초당 처리 속도	비고
🥇	Vision Framework (OwlOCR )	95.23% 🏆	8.74s ⚡	~0.45 page/s	종합 우승
🥈	LightOnOCR-2-1B-4bit	71.81%	49.82s	~0.08 page/s	오픈소스 1위
🥉	DeepSeek-OCR-2-6bit	67.35%	45.25s	~0.09 page/s	구조 인식 양호
4	PaddleOCR-VL-4bit	57.12%	89.06s	~0.04 page/s	기대 이하
5	GLM-OCR-bf16	0%	1.25s	~3.2 page/s	텍스트 인식 실패

3.4 결과 심층 분석

1. Apple Native OCR: 압도적인 퍼포먼스의 비밀
Apple Vision Framework가 95.23%의 정확도와 8.74초라는 경이로운 속도를 기록한 비결은 VNRecognizeTextRequest API에 있습니다. Apple은 수년 전부터 iOS와 macOS의 '라이브 텍스트(Live Text)' 기능을 위해 OCR 엔진을 극한으로 튜닝해왔습니다. 이 엔진은 NPU를 직접 제어하며, OS 레벨에서 메모리를 관리하기 때문에 파이썬 기반의 MLX 모델들이 따라올 수 없는 오버헤드 최적화가 되어 있습니다. 특히 한국어와 영어 인식률은 완벽에 가까웠으며, 히브리어/헬라어 역시 놀라울 정도로 잘 잡아냈습니다.

💡 참고: 이 Apple Vision Framework를 활용한 앱으로는 OwlOCR, TextSniper 등이 있습니다. 개발자라면 Swift로 직접 VNRecognizeTextRequest를 호출할 수도 있습니다.

2. LightOnOCR: 경량 VLM의 가능성
프랑스 스타트업 LightOn이 만든 이 모델은 1B(10억)라는 매우 작은 파라미터 크기에도 불구하고 71.81%의 준수한 정확도를 보여주었습니다. 이는 VLM이 무조건 클 필요가 없음을 증명합니다. 다만, 히브리어와 같은 특수 언어 처리에서 문맥을 잘못 이해하여 엉뚱한 단어로 치환하는 환각 현상이 일부 관찰되었습니다.

3. GLM-OCR의 완전한 실패: "이미지에 텍스트가 없다"
GLM-OCR bf16은 9B(90억) 파라미터의 대형 모델로 기대를 모았으나, 정확도 0%라는 충격적인 결과를 기록했습니다. 놀랍게도 모델은 모든 페이지에서 "The image contains no text"라고 응답했습니다. 속도는 1.25초로 매우 빨랐지만, 텍스트를 전혀 인식하지 못했습니다. 이는 OCR 전용 파인튜닝의 부재와 다국어/특수문자 데이터셋 학습 부족 때문으로 분석됩니다. 범용 VLM을 OCR에 그대로 가져다 쓰면 안 된다는 교훈을 얻었습니다.

4. OCR에서 텍스트만 추출했을 때 한정
여러 데이터를 가지고 테스트하려 했다고는 하지만, 결국 텍스트만 OCR한것이 현실입니다. 이미지나, 도표, 차트 등을 실행하지는 않았습니다. 이럴 경우 어떻게 결과값의 정확도를 측정해야 할지에 대해 미지수이기 때문에, 제가 전문 벤치마크를 진행한적이 없기 때문에 텍스트로만 진행되었다는점 유의 부탁드립니다.

4. 모델별 상세 해부 (Model Deep Dive)

각 선수들의 스펙과 장단점을 현미경으로 들여다보듯 분석해 보겠습니다.

4.1 🍎 Apple Native OCR (Vision Framework - OwlOCR )

기반 기술: Apple Vision Framework (VNRecognizeTextRequest)
엔진: 100% On-device, NPU 가속
특징:
- 시스템 통합: macOS의 '라이브 텍스트(Live Text)'와 동일한 엔진을 사용합니다.
- 보안: 인터넷 연결을 완전히 끊어도 100% 기능합니다. 데이터가 기기를 벗어나지 않습니다.
- 기능: 단순 텍스트 추출뿐만 아니라, PDF를 통째로 '검색 가능한 PDF(Searchable PDF)'로 변환 가능.
활용 앱: OwlOCR, TextSniper 등의 앱에서 이 기술을 활용합니다. 개발자라면 Swift로 직접 API를 호출할 수 있습니다.
한계: 문서의 '구조(표, 단락)'를 마크다운이나 JSON으로 예쁘게 뽑아주는 능력은 VLM에 비해 부족합니다. 순수한 텍스트 추출(Raw Text Extraction)에 최적화되어 있습니다.

4.2 💡 LightOnOCR-2-1B (The Rising Star)

개발사: LightOn (프랑스)
아키텍처: End-to-End VLM. 인코더가 이미지를 읽고 디코더가 바로 텍스트를 뱉어냅니다.
강점:
- 효율성: 1B 사이즈는 M1 맥북 에어(8GB 램)에서도 부담 없이 돌아갑니다.
- 속도: 오픈소스 VLM 중에서는 가장 빠릅니다.
약점: 학습 데이터가 서구권 언어 위주라 한국어/CJK(한중일) 처리에 약점이 있을 수 있습니다. (이번 테스트에서는 의외로 선방했지만요).

4.3 DeepSeek-OCR-2

개발사: DeepSeek
아키텍처: Vision Transformer (ViT) + DeepEncoder V2
특징:
- 문서 이해: 단순 글자 인식이 아니라, 이 문서가 '논문'인지 '영수증'인지 이해하고 그에 맞는 구조로 포맷팅을 해줍니다.
- 마크다운 출력: 표(Table)를 마크다운 형식으로 변환하는 능력이 탁월합니다.
메모리: 3B 모델이지만 6-bit 양자화를 적용해도 꽤 무겁습니다. M2 Pro/Max급 이상 권장.

4.4 🚣 PaddleOCR-VL (The Disappointment)

개발사: Baidu
아키텍처: PP-OCRv5 기반 VLM 확장
특징: 전통적인 PaddleOCR은 전 세계적으로 가장 많이 쓰이는 오픈소스 OCR 중 하나입니다. VL 버전은 이를 VLM으로 확장한 것입니다.
테스트 결과: 57.12% 정확도, 89.06초 소요
실망 포인트: 109개 언어를 지원한다고 하지만, 이번 테스트의 고난이도 다국어 믹스 환경에서는 맥락을 잃고 헤매는 모습을 보였습니다. 단일 언어(중국어/영어) 문서에서는 훨씬 나은 성능을 보일 것으로 예상됩니다.

4.5 ❌ GLM-OCR (The Failure) - 실패

개발사: Zhipu AI (智谱AI)
아키텍처: GLM-4V 기반 VLM
테스트 결과:
- 모델: mlx-community/GLM-OCR-bf16
- 정확도: 0% (모든 페이지에서 "The image contains no text" 응답)
- 속도: 실패
실패 원인 분석:
- 샘플 부족
- 실행 관련 소스 부족
결론: 샘플코드가 꼭 동작하지는 않더라.

5. 메모리 사용량 및 하드웨어 가이드

"내 맥북 사양으로 이거 돌릴 수 있나요?" 가장 많이 묻는 질문입니다.
Apple Silicon의 통합 메모리는 축복이지만, 물리적인 용량의 한계는 분명히 존재합니다.

5.1 모델별 메모리 소모량 (시작시 메모리이며 작업중엔 빠르게 올라갑니다)

모델명	파라미터	양자화(Quantization)	필요 RAM (최소)	권장 기기
Apple Native	N/A	Native	~200-500MB	모든 Apple Silicon Mac
LightOnOCR	1B	4-bit	~0.8 GB	M1 Air (8GB) 이상
DeepSeek-OCR	3B	6-bit	~3.0 GB	M1 Pro (16GB) 이상
PaddleOCR-VL	0.9B	4-bit	~0.7 GB	M1 Air (8GB) 이상

5.2 양자화(Quantization)란?

표에서 '4-bit', '6-bit'라는 용어가 나옵니다. 원래 AI 모델의 가중치(Weight)는 16-bit 부동소수점(bf16/fp16)으로 저장됩니다. 이를 4-bit 정수로 압축하면 용량은 1/4로 줄어들지만, 성능(정확도) 손실은 때에 따라 다르지만 체감이 크지 않다고 합니다.
MLX 프레임워크는 이 양자화 기술을 매우 공격적으로 사용하여, 8GB 램을 가진 맥북 에어에서도 거대 모델이 돌아가게 만듭니다.

Tip: 메모리가 8GB인 깡통 맥북 에어를 쓴다면, 사실상 Apple Native OCR이나 LightOnOCR (4-bit) 외에는 대안이 없습니다. 9B 이상의 모델을 돌리면 스왑(Swap)이 발생하며 SSD 수명을 갉아먹습니다.

6. 개발자를 위한 실전 가이드: MLX로 직접 돌려보자

이제 이론은 충분합니다. 실제로 맥북 터미널을 열고 VLM을 구동해 봅시다.

6.1 환경 설정 (Prerequisites)

먼저 Python 환경을 잡습니다. conda나 venv를 사용하는 것을 추천합니다.

conda create -n mlx-ocr python=3.11
conda activate mlx-ocr
pip install mlx mlx-vlm huggingface_hub pillow

6.2 LightOnOCR 실행 코드 (Python)

가장 가성비가 좋은 LightOnOCR-2-1B 모델을 실행하는 파이썬 스크립트입니다.

from mlx_vlm import load, generate

model_path = "mlx-community/LightOnOCR-2-1B-4bit"
model, processor = load(model_path)

image_path = "test_document.jpg"
prompt = "Extract text from this image."

output = generate(
    model,
    processor,
    prompt,
    image=image_path,
    max_tokens=2048,
    temp=0.0,
    verbose=True
)

print(output)

6.3 OwlOCR-CLI 자동화 (Shell Script) - OwlOCR cli는 무료입니다.

개발자라면 GUI보다 CLI가 편할 때가 많습니다. Apple Vision Framework를 활용하는 앱들(OwlOCR 등)은 CLI 도구를 제공하기도 합니다. 또는 Swift로 직접 VNRecognizeTextRequest를 호출하는 CLI 도구를 만들 수도 있습니다.

#!/bin/bash
INPUT_DIR="./input_docs"
OUTPUT_DIR="./output_text"

mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

find "$INPUT_DIR" -name "*.pdf" | while read file; do
    filename=$(basename "$file")
    name="${filename%.*}"

    echo "Processing: $filename"
    owlocr CLI -i "$file" -o "$OUTPUT_DIR/${name}.txt"

    if [ $? -eq 0 ]; then
        echo "✅ Success: ${name}.txt saved."
    else
        echo "❌ Error processing $filename"
    fi
done

echo "All tasks completed."

이 스크립트를 크론탭(Crontab)이나 오토메이터(Automator)에 등록하면, 특정 폴더에 파일이 들어오자마자 자동으로 텍스트를 추출하는 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

6.4 빠른 시작 워크플로우 (5단계)

Step 1: 환경 준비

Python 3.11+ 설치
conda 또는 venv로 가상환경 생성
pip install mlx mlx-vlm huggingface_hub pillow

Step 2: 모델 선택

맥 : Apple Vision Framework 기반 앱 (OwlOCR, TextSniper 등)
- OwlOCR의 CLI기능은 무료로 가능하다.
Windows & Apple Vision Framework 이외
- 8GB 맥: LightOnOCR-2-1B-4bit (권장)
- 16GB+ 맥: DeepSeek-OCR-2-6bit (구조화 필요시)

Step 3: 이미지 준비

PDF → PNG 변환 (300 DPI 권장)
기울기 보정 및 대비 향상

Step 4: OCR 실행

Apple Native: Vision Framework 기반 앱 또는 Swift CLI
MLX-VLM: Python 스크립트 실행

Step 5: 후처리

텍스트 검토 및 교정
필요시 LLM으로 구조화 (JSON/마크다운)

7. 실전 활용 시나리오: 누가 무엇을 써야 할까?

벤치마크 결과를 바탕으로 사용자 유형별 최적의 도구를 추천해 드립니다.

Scenario A: 신학/역사/어학 연구자 (The Scholar)

상황: 수백 페이지의 고서 스캔본(PDF)을 읽어야 합니다. 히브리어, 헬라어, 라틴어가 섞여 있어 일반 OCR은 다 깨집니다.
솔루션: Apple Vision Framework (검색 가능한 PDF 변환)
이유: VLM은 4페이지 처리에도 1~2분이 걸립니다. 500페이지 책이라면 몇 시간이 걸릴지 모릅니다. Apple Native OCR은 500페이지를 M2 Max 기준 1분 36초 만에 처리합니다. 변환 후 Cmd+F로 키워드를 검색할 수 있다는 점이 연구 효율을 10배 높여줍니다. OwlOCR, TextSniper 같은 앱에서 이 기능을 사용할 수 있습니다.
그러나: 깨질건 다 깨집니다.

Scenario B: 데이터 분석가/개발자 (The Builder)

상황: 영수증, 인보이스, 설문지 이미지 1만 장이 있습니다. 여기서 특정 필드(날짜, 금액, 이름)만 JSON으로 뽑아내고 싶습니다.
솔루션: DeepSeek-OCR-2 + LLM 후처리
이유: Apple Native OCR은 텍스트를 줄글로만 뱉어냅니다. 구조화가 필요하다면, DeepSeek-OCR이나 LightOnOCR을 사용하여 1차 텍스트를 얻고, 이를 로컬 LLM(Llama-3 등)에게 넘겨 JSON으로 파싱하게 시키는 파이프라인을 짜야 합니다.
- Tip: 정확도가 중요하다면 Apple Native OCR로 텍스트 추출 -> LLM으로 구조화 조합이 베스트입니다.
그러나: LLM 후처리가 OCR보다 중요한 작업이 될 것입니다.

Scenario C: 일반 대학생/직장인 (The General User)

상황: 강의 자료 캡처해서 노션(Notion)에 정리하고 싶어요. 해외 직구 사이트 캡처해서 번역하고 싶어요.
솔루션: Apple Vision Framework 기반 앱 (OwlOCR 등) + 단축키
이유: 복잡한 설치 필요 없습니다. App Store에서 Vision Framework 기반 OCR 앱을 받고 단축키 한 번이면 끝입니다.
그러나: 페이지 기록을 위한 코드 수정이 필요할 수 있습니다.

7.5 💡 팁과 Best Practices

메모리 관련

💡 8GB 맥북 사용자: Apple Native OCR 앱 또는 LightOnOCR 4-bit만 사용하세요. 9B 이상 모델은 스왑 발생으로 SSD 수명이 단축됩니다.
💡 16GB 이상 사용자: DeepSeek-OCR 6-bit까지 무난하게 구동 가능합니다.

OCR 품질 향상

💡 이미지 전처리: 스캔 품질이 낮다면 ImageMagick으로 대비 향상 후 OCR하면 정확도가 10-15% 올라갑니다.
💡 DPI 확인: 300 DPI 이상의 스캔본이 OCR에 최적입니다. 72 DPI 웹 이미지는 정확도가 떨어집니다.

워크플로우

💡 하이브리드 접근: Apple Native OCR로 빠르게 텍스트 추출 → 로컬 LLM(Llama-3)으로 구조화/교정하는 2단계 파이프라인이 최강입니다.
💡 배치 처리: Vision Framework 기반 CLI + 셸 스크립트로 폴더 감시 자동화를 구현하면 업무 효율이 극대화됩니다.

주의사항

⚠️ GLM-OCR 주의: 이번 테스트에서 GLM-OCR bf16은 켜지지 않았습니다.
- 그냥 저한테만 그런걸 수 있습니다.
⚠️ VLM 환각 현상: LightOnOCR, DeepSeek 등 VLM은 없는 단어를 창작할 수 있습니다. 중요 문서는 반드시 원본 대조가 필요합니다.
- OCR 주제에 왜 그런지는 잘 모르겠습니다.

8. 미래 전망: 온디바이스 AI의 진화

지금 우리는 과도기에 살고 있습니다.

현재: macOS 내장 OCR(Apple Vision Framework)이 속도와 정확도 면에서 압도적입니다. 오픈소스 VLM은 아직 느리고 불안정합니다.
미래 (1~2년 뒤): Apple이 자사의 Vision Framework 자체를 LLM 기반으로 업그레이드할 것입니다 (Apple Intelligence). 그때가 되면 Vision Framework 기반 앱들은 '구조적 이해' 능력까지 갖추게 될 것입니다.

또한, MLX 커뮤니티의 발전 속도는 무섭습니다. DeepSeek-OCR이 나온 지 불과 몇 주 만에 Apple Silicon 최적화 버전이 나왔습니다. 조만간 Flash Attention 같은 기술이 M칩의 NPU에 완벽하게 포팅된다면, VLM의 속도가 현재의 10배 이상 빨라질 수도 있습니다. 그때는 정말로 Apple Native OCR의 왕좌가 위태로울지도 모릅니다.

하지만 오늘, 당장 업무를 처리해야 하는 여러분에게는 단호하게 말할 수 있습니다.
"튜닝의 끝은 순정이다." Apple이 깎아 만든 Vision Framework가 현재로서는 가장 강력한 무기입니다. OwlOCR, TextSniper 같은 앱에서 이 기술을 활용할 수 있습니다.

9. 결론 및 3줄 요약

이번 'Apple Silicon 로컬 OCR 벤치마크'의 여정을 통해 우리는 로컬 AI의 현주소를 확인했습니다. 하드웨어(M칩)는 준비되었고, 소프트웨어(MLX)도 따라오고 있습니다. 하지만 특정 영역(OCR)에서는 여전히 전통적인 최적화 기술이 딥러닝 모델을 앞서고 있습니다.

압도적 승자 Apple Native OCR: 95.23% 정확도, 8초대의 처리 속도. M2/M3 맥북 사용자라면 묻지도 따지지도 말고 써야 할 필수 기능. OwlOCR, TextSniper 같은 앱에서 사용 가능.
오픈소스의 희망: LightOnOCR(1B)은 작고 빠르지만(71% 정확도), 실무 투입에는 시기상조. GLM-OCR은 다국어 문서에서 완전 실패(0%).
최적 워크플로우: Apple Vision Framework로 텍스트를 빠르게 추출(Extraction)하고, 로컬 LLM으로 문맥을 교정/정리(Refinement)하는 하이브리드 방식이 최강의 조합.

여러분의 맥북은 이미 슈퍼컴퓨터입니다. 클라우드 구독료를 아끼고, 프라이버시를 지키며, 로컬 AI의 세계로 뛰어들어 보세요. 그 시작점에 Apple Vision Framework와 MLX가 있습니다.

TL;DR (Too Long; Didn't Read)

테스트 대상: Apple Silicon Mac에서 Apple Native OCR(Vision Framework) vs 오픈소스 VLM 모델 4종 비교.
결과: Apple Vision Framework가 정확도 95.23%, 속도 8.74초로 타 모델을 압살하며 우승. (2위 모델은 71% 정확도에 50초 소요)
이유: Apple의 Vision Framework가 하드웨어(NPU) 가속을 완벽하게 지원하며, 다국어 처리 최적화가 잘 되어 있음.
비추천: GLM-OCR은 다국어 문서에서 정확도 0%(텍스트 인식 실패), PaddleOCR도 57%로 저조.
결론: 복잡한 설정 없이 빠르고 정확한 OCR을 원한다면 Apple Vision Framework 기반 앱(OwlOCR, TextSniper 등)이 정답. 구조화된 데이터 추출 등 연구 목적이라면 LightOnOCR으로 실험해볼 것.

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