[논문리뷰] TIR-Bench: A Comprehensive Benchmark for Agentic Thinking-with-Images Reasoning

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저자: Ming Li, Jike Zhong, Shitian Zhao, Haoquan Zhang, Shaoheng Lin, Yuxiang Lai, Chen Wei, Konstantinos Psounis, Kaipeng Zhang

핵심 연구 목표

본 연구는 기존 벤치마크들이 OpenAI o3와 같은 최신 MLLM의 'thinking-with-images' (이미지로 사고하기) 능력, 즉 이미지 조작 도구를 활용한 문제 해결 능력을 충분히 포착하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다. 정적인 시각 정보 분석을 넘어, MLLM의 동적이고 도구 의존적인 에이전트적 시각 추론 능력을 종합적으로 평가할 수 있는 새로운 벤치마크인 TIR-Bench를 제안합니다.

핵심 방법론

TIR-Bench는 13가지의 다양한 태스크로 구성되며, 각 태스크는 체인-오브-사고(chain-of-thought) 과정에서 확대, 회전, 대비 향상, 보조선 추가와 같은 이미지 처리 및 조작을 위한 새로운 도구 사용을 요구합니다. 22가지 선도적인 MLLM (오픈소스, 독점, 도구 사용 증강 모델 포함)을 대상으로 포괄적인 성능 평가를 수행했으며, 직접적인 지도 미세 조정(SFT)과 에이전트적 SFT를 비교하는 파일럿 스터디를 진행했습니다.

주요 결과

TIR-Bench는 모든 모델에 대해 매우 도전적인 벤치마크로, **최고 성능은 46%**에 불과했습니다. 전통적인 비(非)에이전트 모델들은 낮은 성능(예: **Gemini-2.5-pro는 28.9%**만 달성)을 보인 반면, o3-TU 모델이 46%의 평균 정확도로 가장 강력한 성능을 보이며 Gemini-2.5-Pro 대비 약 17%p, 코드 인터프리터 없는 o3 대비 약 19%p 높은 성능을 기록했습니다. 또한, 에이전트적 SFT가 직접 SFT보다 손실 감소가 더 빠르고 데이터 규모에 따라 성능이 향상되는 등, 이미지 조작 관련 태스크에서 훨씬 효과적임을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 벤치마크는 복잡한 시각 추론 태스크에서 MLLM의 에이전트적 기능과 도구 사용 능력이 필수적임을 명확히 보여줍니다. AI/ML 엔지니어는 MLLM 개발 및 적용 시 코드 인터프리터와 같은 강력한 도구 통합 능력을 갖춘 모델에 초점을 맞춰야 합니다. 또한, 에이전트적 미세 조정 전략은 여러 단계의 시각적 조작이 필요한 문제 해결 동작을 학습시키는 데 매우 중요하며, 이는 실제 AI 애플리케이션의 성능 향상에 기여할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.