235B 파라미터 모델, UI 자동화를 완전히 뒤집어 놓다
- ScreenSpot-Pro 벤치마크에서 78.5%로 SOTA 달성
- Agent localization으로 성능 10-20% 향상
- 4K 고해상도 인터페이스에서도 작은 UI 요소 정확하게 찾아냄
무슨 일이 있었나?
H사에서 UI Localization (사용자 인터페이스 요소 위치 식별) 전문 모델인 Holo2-235B-A22B를 공개했어. [Hugging Face] 이 235B 파라미터 모델은 스크린샷에서 버튼, 텍스트 필드, 링크 같은 UI 요소의 정확한 위치를 찾아낸대.
핵심은 Agentic Localization 기술! 한 번에 모든 답을 주는 게 아니라, 여러 단계를 거쳐 예측을 개선하는 방식이야. 덕분에 4K 고해상도 화면에서도 작은 UI 요소까지 정확하게 식별할 수 있게 된 거지. [Hugging Face]
왜 중요한데?
GUI 에이전트 분야가 점점 뜨거워지고 있어. Claude Computer Use나 OpenAI Operator 같은 빅테크 기업들이 UI 자동화 기능을 경쟁적으로 내놓고 있거든. 그런데, 작은 스타트업인 H사가 이 벤치마크에서 1위를 차지했다는 점!
개인적으로 주목할 점은 agentic 접근 방식이야. 기존 모델들은 한 번에 위치를 조정하려고 해서 실패하는 경우가 많았는데, 여러 번 시도해서 모델을 개선하는 방식이 효과적이었다는 거지. 10-20% 성능 향상이 이걸 증명해.
솔직히 235B 파라미터는 좀 무겁긴 해. 실제 프로덕션 환경에서 얼마나 빠르게 돌아갈지는 지켜봐야 할 것 같아.
앞으로 어떻게 될까?
GUI 에이전트 경쟁이 심화되면서, UI Localization 정확도가 핵심 차별화 요소가 될 것으로 예상돼. H사 모델이 오픈 소스로 공개되었으니, 다른 에이전트 프레임워크에 통합될 가능성이 높아.
RPA (로봇 프로세스 자동화) 시장에도 영향을 줄 수 있어. 기존 RPA 도구는 규칙 기반이었지만, 이제는 비전 기반 UI 이해가 표준이 될 수도 있겠지.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: UI Localization이 정확히 뭐야?
A: 스크린샷을 보고 특정 UI 요소 (버튼, 입력 필드 등)의 정확한 좌표를 찾아내는 기술이야. 쉽게 말해서, AI가 화면을 보고 어디를 클릭해야 하는지 아는 거지. GUI 자동화 에이전트의 핵심 기술이라고 할 수 있어.
Q: 기존 모델과 뭐가 다른데?
A: Agentic localization이 핵심이야. 한 번에 맞추려고 하는 게 아니라, 여러 단계를 거쳐서 개선하는 거지. 마치 사람이 목표를 찾기 위해 화면을 스캔하는 것처럼. 이 방법으로 10-20% 성능 향상을 이뤘대.
Q: 모델을 직접 사용할 수 있어?
A: Hugging Face에서 연구 목적으로 공개되어 있어. 하지만 235B 파라미터 모델이라 GPU 리소스가 많이 필요해. 실제 프로덕션 애플리케이션보다는 연구나 벤치마킹 용도로 적합할 거야.
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참고 자료
- Introducing Holo2-235B-A22B: State-of-the-Art UI Localization – Hugging Face (2026-02-03)