모델 규모의 확대와 멀티모달 (Multimodal) 입력에 힘입어, 멀티모달 거대 언어 모델 (Multimodal Large Language Models, MLLMs)은 구어 평가 (Spoken Language Assessment, SLA)를 위한 유망한 패러다임으로 부상했습니다. 이러한 패러다임은 효과적이기는 하지만, 언어 습득의 본질적인 순서 구조 (Ordinal structure)를 간과하는 경우가 많습니다. 본 논문은 SLA를 위한 잠재 순서 프로토타입 정렬 (Latent Ordinal Prototype Alignment, LOPA)을 도입하여 대규모 MLLM의 필요성을 해결합니다. LOPA는 잠재 공간 (Latent space)에 직접적으로 순서 기하학적 사전 정보 (Ordinal geometric prior)를 강제하는 프로토타입 기반 정규화 도구 (Regularizer)입니다. 고정된 (Frozen) Whisper 인코더로부터 다중 깊이 표현 (Multi-depth representations)을 적응적으로 수집하는 의미론적 앵커 레이어 라우팅 (Semantic-Anchored Layer Routing, SALR)과 결합하여, 본 프레임워크는 0.361의 RMSE를 달성합니다. 이 성능은 LLM 기반의 미세 조정 (Fine-tuning) 없이도 수십억 개의 파라미터를 가진 시스템과 대등한 수준입니다. 추가 분석 결과, SALR과 LOPA의 시너지는 해석 가능하고 기준에 부합하는 선호도를 제공하며, 이를 통해 현재의 규모 중심 (Scaling-centric) SLA 모델에 대한 효율적이고 순서 인지적인 (Ordinal-aware) 모델링 대안을 지원합니다.