6B 매개변수로도 가능하다! LongCat-Image가 AI 이미지 생성의 판을 바꾸다

AI 이미지 생성 업계에 “모델은 클수록 좋다”는 신화가 있었죠. 하지만 중국 테크 기업 Meituan의 ‘LongCat-Image’는 단 60억(6B) 파라미터로 기존의 대형 모델을 압도하는 성능을 보여주며 그 판을 뒤집었습니다. 이 글에서 LongCat-Image의 성공 비결과 실제 현장 활용법, 그리고 우리에게 던지는 메시지를 한눈에 정리해드립니다.

파라미터가 작아도 큰 모델을 이긴다: LongCat-Image의 핵심 전략

AI 업계는 그동안 무작정 모델 크기를 키우는 방향으로 경쟁해왔습니다. Hunyuan3.0(80B), Qwen-Image-20B 등 초거대 모델들이 대표적이죠. 그런데 LongCat-Image는 오히려 “작고 효율적인 모델”에 초점을 맞추었습니다. 비결은 바로 데이터 위생—훈련 데이터의 철저한 관리에 있었습니다.

데이터 준비 과정에서 AI가 만든 이미지나 워터마크가 섞인 데이터는 모두 걸러냈습니다. 덕분에 모델이 ‘플라스틱’처럼 인위적인 질감을 학습하는 대신, 실제 사진의 복잡한 색감·텍스처를 익힐 수 있었죠. 게다가 강화학습에선 ‘AI 아티팩트 감지 모델’이 인위적인 흔적을 탐지하면 패널티를 부여해, 더욱 자연스러운 결과만 남도록 설계했습니다.

텍스트 렌더링의 비밀: 문자 단위 하이브리드 인코딩

AI 이미지 모델의 최대 난제 중 하나는 이미지 안에 텍스트를 정확하게 그리는 것입니다. 일반적으로는 단어 단위로만 처리하기 때문에 자주 철자를 틀리고 글자가 어딘가 이상하게 뒤틀리죠.

LongCat-Image는 하이브리드 방식으로 이 문제를 해결했습니다. 프롬프트 전체는 Qwen2.5-VL-7B와 같은 대형 언어 모델로 해석하되, 인용 부호(" ") 안의 텍스트는 문자 하나하나씩 따로 토크나이즈합니다. 이런 방식이 문장과 낱글자를 모두 세밀하게 제어하여, 영어·중국어 구분 없이 높은 정확도의 텍스트 이미지를 만들어냅니다.

고품질 이미지 편집도 문제없다: LongCat-Image-Edit의 독립적 설계

이미지 생성뿐만 아니라, 편집 기능에서도 LongCat-Image는 독보적입니다. 기존엔 ‘하나의 모델에서 모든 기능’을 넣는 게 일반적이었지만, LongCat 팀은 아예 ‘이미지 편집 전용 모델(LongCat-Image-Edit)’을 따로 만들었습니다.

이 모델은 중간 훈련 체크포인트에서 시작해 편집 작업만 집중적으로 학습합니다. 스타일 전환, 객체 추가, 배경 변경 등 복잡한 편집도 원본과 같은 퀄리티, 시점, 조명의 일관성을 유지하며 처리하죠.

오픈소스와 효율의 힘: 모두에게 열린 AI 생태계

LongCat-Image의 또 다른 강점은 완전한 오픈소스입니다. Meituan은 모든 모델 가중치와 중간 훈련 체크포인트, 전체 훈련 파이프라인까지 GitHub, Hugging Face에 공개했습니다. 연구자와 개발자는 자유롭게 커스터마이즈하고, 실제 서비스에서도 바로 적용할 수 있죠.

게다가 6B 파라미터의 컴팩트한 구조 덕분에 VRAM 등 하드웨어 요구량도 적어, 일반 PC나 클라우드 환경에서도 빠르고 저렴하게 실행할 수 있습니다.

성능 검증: 실제 벤치마크와 사용자 평가에서 입증된 결과

실제 벤치마크 비교에서 LongCat-Image(6B)는 Qwen-Image-20B, HunyuanImage-3.0 등 대형 모델을 텍스트 렌더링, 사실적 이미지 생성, 편집 부문 등에서 여러 차례 앞질렀습니다. 특히 중국어 문자인식과 포토리얼리즘, 편집 일관성 항목에서 압도적인 결과를 보여줍니다.

시사점과 활용팁: 더 똑똑한 데이터, 더 가벼운 AI

LongCat-Image가 보여주는 가장 큰 메시지는 ‘더 크다고 무조건 더 좋은 것은 아니다’라는 점입니다. 데이터 위생과 효율적 구조, 하이브리드 텍스트 처리, 그리고 사용자 편의를 위한 오픈소스 전략이 모여, 실용성과 성능을 함께 잡을 수 있다는 것을 증명했죠.

• AI 이미지 서비스 또는 앱 개발자라면?
  대형 모델 구축에 앞서, 데이터 관리와 중간 체크포인트의 개방성에 주목하세요.

• 마케터/디자이너라면?
  LongCat-Image를 활용하면 영어·중국어가 섞인 제품 사진, 광고 문구, SNS 콘텐츠를 저비용으로 빠르게 제작할 수 있습니다.

• 일반 사용자는?
  대표적인 오픈소스 플랫폼(GitHub, Hugging Face)에서 무료로 모델을 받아 써볼 수 있고, 다양한 온라인 AI 이미지 툴에서 이미 LongCat-Image 엔진을 지원하기 시작했습니다.

앞으로 AI 이미지 생성 기술은 ‘더 크고 복잡하게’에서 ‘더 똑똑하고 가볍게’로 진화할 것입니다. LongCat-Image는 그 시작점이자, 앞으로의 AI 안정성과 품질 경쟁의 트렌드를 미리 엿볼 수 있는 대표적 사례라 할 수 있습니다.

참고

[1] LongCat-Image proves 6B parameters can beat bigger models with better data hygiene - THE DECODER

[2] LongCat-Image Technical Report - arXiv

[3] LongCat-Image: Lightweight Bilingual Image & Editing Model - GoEnhance AI

[4] LongCat-Image Review: The Open-Source Bilingual Image Generation Model - HitPaw