라마 4는 무엇인가요?
메타 Platforms는 Llama 4 시리즈의 최신 대규모 언어 모델(LLM) 제품군을 공개하여 인공지능 기술에서 상당한 진전을 이루었습니다. Llama 4 컬렉션은 2025년 4월에 두 가지 주요 모델인 Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick을 출시합니다. 이 모델은 텍스트, 비디오, 이미지, 오디오를 포함한 다양한 데이터 형식을 처리하고 번역하도록 설계되어 멀티모달 기능을 선보입니다. 또한 Meta는 미래 모델 훈련을 지원하기 위해 고안된, 지금까지 가장 강력한 LLM 중 하나로 알려진 다가올 모델인 Llama XNUMX Behemoth를 미리 선보였습니다.
Llama 4는 이전 모델과 어떤 점이 다릅니까?
향상된 다중 모드 기능
이전 제품과 달리 Llama 4는 여러 데이터 모달리티를 원활하게 처리하도록 설계되었습니다. 즉, 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 입력을 기반으로 응답을 분석하고 생성할 수 있어 다양한 애플리케이션에 매우 적응력이 뛰어납니다.
전문 모델 소개
Meta는 Llama 4 시리즈에 두 가지 특수 버전을 도입했습니다.
- 라마 4 스카우트: 단일 Nvidia H100 GPU에서 효율적으로 실행되도록 최적화된 컴팩트 모델입니다. 10만 토큰 컨텍스트 창을 자랑하며 다양한 벤치마크에서 Google의 Gemma 3 및 Mistral 3.1과 같은 경쟁 제품보다 우수한 성능을 보였습니다.
- 라마 4 매버릭: OpenAI의 GPT-4o 및 DeepSeek-V3와 성능 면에서 동등하게 큰 모델로, 더 적은 활성 매개변수를 활용하면서도 코딩 및 추론 작업에서 특히 뛰어난 성과를 보입니다.
또한 Meta는 개발 중입니다. 라마 4 베히모스288억 개의 활성 매개변수와 총 2조 개의 매개변수를 갖춘 모델로, STEM 벤치마크에서 GPT-4.5 및 Claude Sonnet 3.7과 같은 모델을 능가하는 것을 목표로 합니다.
전문가 혼합(MoE) 아키텍처 채택
Llama 4는 "전문가 혼합"(MoE) 아키텍처를 사용하여 모델을 전문화된 단위로 나누어 리소스 활용을 최적화하고 성능을 향상시킵니다. 이 접근 방식은 특정 작업에 대해 모델의 관련 하위 집합만 활성화하여 보다 효율적인 처리를 가능하게 합니다.
Llama 4는 다른 AI 모델과 어떻게 비교되나요?
Llama 4는 선도적인 AI 모델들 사이에서 경쟁력을 갖추고 있습니다.
- 성능 벤치 마크: Llama 4 Maverick의 성능은 코딩 및 추론 작업에서 OpenAI의 GPT-4o와 DeepSeek-V3와 동등하며, Llama 4 Scout는 다양한 벤치마크에서 Google의 Gemma 3 및 Mistral 3.1과 같은 모델보다 우수한 성능을 보입니다.
- 오픈 소스 접근 방식: Meta는 Llama 모델을 오픈 소스로 계속 제공하여 플랫폼 전반에 걸쳐 더 광범위한 협업과 통합을 촉진합니다. 그러나 Llama 4 라이선스는 700억 명 이상의 사용자를 보유한 상업적 단체에 제한을 가하여 모델의 진정한 개방성에 대한 논의를 촉발했습니다.
| 카테고리 | 기준 | 라마 4 매버릭 | GPT-4o | 제미니 2.0 플래시 | 딥시크 v3.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| 이미지 추론 | MMMU | 73.4 | 69.1 | 71.7 | 멀티모달 지원 없음 |
| MathVista | 73.7 | 63.8 | 73.1 | 멀티모달 지원 없음 | |
| 이미지 이해 | 차트QA | 90.0 | 85.7 | 88.3 | 멀티모달 지원 없음 |
| DocVQA(테스트) | 94.4 | 92.8 | - | 멀티모달 지원 없음 | |
| 코딩 | LiveCodeBench | 43.4 | 32.3 | 34.5 | 45.8/49.2 |
| 추론 및 지식 | MMLU 프로 | 80.5 | - | 77.6 | 81.2 |
| GPQA 다이아몬드 | 69.8 | 53.6 | 60.1 | 68.4 | |
| 다국어 | 다국어 MMLU | 84.6 | 81.5 | - | - |
| 긴 문맥 | MTOB(반책) eng→kgv/kgv→eng | 54.0/46.4 | 컨텍스트는 128K로 제한됨 | 48.4/39.8 | 컨텍스트는 128K로 제한됨 |
| MTOB(전체 책) eng→kgv/kgv→eng | 50.8/46.7 | 컨텍스트는 128K로 제한됨 | 45.5/39.6 | 컨텍스트는 128K로 제한됨 |
Llama 4는 벤치마크 테스트에서 어떤 성능을 보입니까?
벤치마크 평가는 Llama 4 모델의 성능에 대한 통찰력을 제공합니다.
- 라마 4 스카우트: 이 모델은 다양한 벤치마크에서 Google의 Gemma 3 및 Mistral 3.1을 포함한 여러 경쟁자보다 성능이 뛰어납니다. 단일 GPU에서 10만 토큰 컨텍스트 창으로 작동하는 기능은 복잡한 작업을 처리하는 데 있어 효율성과 효과성을 강조합니다.
- 라마 4 매버릭: OpenAI의 GPT-4o 및 DeepSeek-V3와 비슷한 성능을 보이는 Llama 4 Maverick은 더 적은 활성 매개변수를 사용하면서도 코딩 및 추론 작업에서 탁월합니다. 이러한 효율성은 역량을 희생하지 않아 LLM 분야에서 강력한 경쟁자가 되었습니다.
- 라마 4 베히모스: 288억 개의 활성 매개변수와 총 2조 개의 매개변수를 가진 Llama 4 Behemoth는 STEM 벤치마크에서 GPT-4.5 및 Claude Sonnet 3.7과 같은 모델을 능가합니다. 광범위한 매개변수 수와 성능은 미래 AI 개발을 위한 기초 모델로서의 잠재력을 보여줍니다.
이러한 벤치마크 결과는 Meta가 AI 역량을 향상시키고 Llama 4 시리즈를 해당 분야에서 강력한 플레이어로 자리매김하려는 의지를 강조합니다.
사용자는 어떻게 Llama 4에 접속할 수 있나요?
Meta는 Llama 4 모델을 AI 어시스턴트에 통합하여 WhatsApp, Messenger, Instagram 및 웹과 같은 플랫폼에서 액세스할 수 있도록 했습니다. 이 통합을 통해 사용자는 익숙한 애플리케이션에서 Llama 4의 향상된 기능을 경험할 수 있습니다.
Llama 4를 사용자 정의 애플리케이션에 활용하는 데 관심이 있는 개발자와 연구자를 위해 Meta는 Hugging Face와 자체 유통 채널과 같은 플랫폼을 통해 모델 가중치에 대한 액세스를 제공합니다. 이 오픈 소스 접근 방식을 통해 AI 커뮤니티는 Llama 4의 기능을 혁신하고 구축할 수 있습니다.
Llama 4가 오픈 소스로 마케팅되고 있지만, 라이선스는 700억 명 이상의 사용자를 보유한 상업적 단체에 제한을 가한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 조직은 Meta의 지침을 준수하는지 확인하기 위해 라이선스 조건을 검토해야 합니다.
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| 카테고리 | 라마-4-매버릭 | 라마-4-스카우트 |
| API 가격 | 입력 토큰: $0.48 / M 토큰 | 입력 토큰: $0.216 / M 토큰 |
| 출력 토큰: $1.44/M 토큰 | 출력 토큰: $1.152/M 토큰 |
- 를 참조하십시오 라마 4 API 통합 세부 정보를 확인하세요.
- Comet API의 모델 런칭 정보는 다음을 참조하세요. https://api.cometapi.com/new-model.
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라마 4의 방출은 무엇을 의미할까?
메타 플랫폼 간 통합
Llama 4는 WhatsApp, Messenger, Instagram 및 웹 등 플랫폼 전반의 Meta AI 어시스턴트와 통합되어 고급 AI 기능으로 사용자 경험을 향상시킵니다.
AI 산업에 미치는 영향
Llama 4의 출시는 Meta의 AI에 대한 공격적인 추진을 강조하며, AI 인프라 확장에 최대 65억 달러를 투자할 계획입니다. 이러한 움직임은 AI 혁신을 선도하기 위한 기술 거대 기업 간의 경쟁이 치열해지고 있음을 보여줍니다.
에너지 소비 고려사항
Llama 4에 필요한 상당한 계산 리소스는 에너지 소비와 지속 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 100,000개가 넘는 GPU 클러스터를 작동하려면 상당한 에너지가 필요하며, 대규모 AI 모델의 환경적 영향에 대한 논의가 촉발되었습니다.
Llama 4의 미래는 어떻게 될까요?
Meta는 4년 29월 2025일에 열리는 LlamaCon 컨퍼런스에서 Llama 4의 추가 개발 및 응용 프로그램을 논의할 계획입니다. AI 커뮤니티는 Meta가 현재의 과제를 해결하고 다양한 분야에서 Llama XNUMX의 역량을 활용하기 위한 전략에 대한 통찰력을 기대합니다.
요약하자면, Llama 4는 AI 언어 모델에서 상당한 진전을 나타내며, 향상된 멀티모달 기능과 전문화된 아키텍처를 제공합니다. 개발 과제에 직면했음에도 불구하고, Meta의 상당한 투자와 전략적 이니셔티브는 Llama 4를 진화하는 AI 환경에서 강력한 경쟁자로 자리매김합니다.