GPT-4도 긴장할 성능? Meta의 차세대 AI ‘Llama 4’ 완전 분석!

 

 

멀티모달 AI의 판을 바꿀 게임체인저가 등장했다

AI 모델, 이제는 단순히 텍스트만 잘 다뤄서는 살아남을 수 없습니다. 텍스트와 이미지, 심지어 비디오까지 한 번에 이해하고 처리하는 ‘멀티모달’ 능력이 요구되는 시대가 왔습니다.

그리고 그 한가운데, Meta의 Llama 4가 등장했습니다.
Llama 4는 단순한 모델 릴리즈가 아닙니다. 멀티모달 AI 기술의 진화, MoE 아키텍처 도입, 1천만 토큰 초장문 컨텍스트, 그리고 GPT-4에 필적하거나 뛰어넘는 성능까지.
Scout, Maverick, Behemoth – 이 세 가지 모델로 구성된 Llama 4 시리즈는 오픈소스 AI 생태계에 새로운 기준을 제시합니다.

이 블로그에서는 Llama 4의 세부 모델별 특징, 기술적 혁신, 벤치마크 성능, 사용법, 그리고 기대 효과까지 폭넓고 깊이 있게 정리해드립니다.

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1. Llama 4 모델 소개: Scout, Maverick, Behemoth

Llama 4 Scout – 초경량, 초장문, 단일 GPU 실행까지

• 109B 파라미터(활성 파라미터 17B)
• 1천만 토큰 컨텍스트 지원
• 단일 NVIDIA H100 GPU 실행 가능

Scout는 텍스트 요약, 코드 추론, 사용자 맞춤화 작업에 특화된 모델로, Gemma 3, Mistral 3.1 등을 능가하는 성능을 보여줍니다.
특히, 이미지 내 특정 객체를 사용자 프롬프트와 연결하는 Image Grounding 기능이 뛰어나, 검색·분류·설명 등 다양한 활용이 가능합니다.

Llama 4 Maverick – 오픈소스 최강 멀티모달 모델

• 400B 파라미터(활성 파라미터 17B, 전문가 128개)
• 이미지 + 텍스트 통합 처리 성능 탁월
• 창의적 글쓰기, 정확한 이미지 분석에 적합

GPT-4o, Gemini 2.0 Flash 대비 코딩, 긴 문맥 이해, 다국어 처리 능력에서도 앞서며, 챗봇 버전은 LMArena ELO 1417점을 기록해 최고 수준의 상호작용 품질을 입증했습니다.

Llama 4 Behemoth – Meta의 초거대 AI 비밀 병기 (미리보기)

• 약 2조 파라미터, 활성 파라미터 288B
• GPT-4.5, Claude 3.7 등 최상위 모델과 견줄 성능
• MATH-500 점수 95.0 – AI 수학 실력의 정점

Behemoth는 Scout와 Maverick의 교사 모델로서 성능 향상에 활용되었으며, STEM 영역에서 GPT-4.5를 능가하는 능력을 보입니다. 현재 훈련 중으로, 향후 정식 공개 시 시장에 큰 반향이 예상됩니다.

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2. 기술적 혁신: 왜 Llama 4는 특별한가?

① 네이티브 멀티모달 통합 – 이미지+텍스트 동시 처리

Llama 4는 이미지와 텍스트 토큰을 초기부터 함께 처리하는 Early Fusion 멀티모달 아키텍처를 채택했습니다.
이 덕분에 이미지와 텍스트 간 문맥 연결력이 크게 향상됐고, 이미지 기반 질의응답, 설명, 추론 등 고도화된 AI 활용이 가능해졌습니다.

② Mixture-of-Experts (MoE) 구조 – 효율과 품질의 균형

모든 파라미터를 매번 사용하는 기존 구조와 달리, MoE는 토큰마다 일부 전문가만 활성화시켜 연산 효율을 극대화합니다.

• 성능은 높이고, 비용은 낮춘다는 AI 모델 개발의 이상적인 해답을 제시합니다.

③ 초장문 컨텍스트와 iRoPE 아키텍처

Scout 모델은 1천만 토큰 길이의 컨텍스트 창을 지원하며, 이는 긴 대화, 방대한 문서 분석, 코드베이스 전반 추론 등에 유리합니다.
기존 위치 임베딩을 없앤 iRoPE 구조 덕분에 긴 문맥에서도 정확도가 유지됩니다.

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3. 벤치마크 성능 요약: 경쟁자들보다 우수한가?

• Scout: Gemini 2.0 Flash-Lite, Mistral 3.1, Gemma 3보다 전반적으로 우수
• Maverick: GPT-4o와 동급 이상의 멀티모달·코딩 성능
• Behemoth: STEM, 수학, 추론 능력에서 GPT-4.5, Claude 3.7을 능가

특히 다국어 이해 능력, 코딩 및 수학 정확도, 이미지 추론 능력은 여러 공개 모델을 앞질러, 실전 AI 활용에서도 강력한 경쟁력을 보여줍니다.

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4. 안전성과 편향성: 신뢰할 수 있는 AI를 위한 노력

• Llama Guard: 입출력 안전 필터
• Prompt Guard: 악성 프롬프트 탐지 도구
• CyberSecEval: 사이버 보안 위험 평가 도구

또한 자동 적대 테스트 도구인 GOAT를 개발해 모델의 취약점을 지속적으로 점검하고 있으며,
정치적·사회적 주제에서의 편향성도 Llama 3.3 대비 50% 이상 감소시켜 더욱 신뢰할 수 있는 AI로 진화했습니다.

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Llama 4는 단순한 모델이 아니다, 새로운 AI 플랫폼이다

Llama 4는 단순히 파라미터를 늘린 모델이 아닙니다.
텍스트와 이미지의 진정한 융합, 합리적인 연산 효율, 최상위권 벤치마크 성능, 강화된 안전성까지,
차세대 멀티모달 AI 시대의 교과서라 불릴 만한 모델입니다.

Scout는 빠르고 가볍게, Maverick은 강력한 멀티모달 처리로, Behemoth는 초거대 AI 성능의 미래를 미리 보여줍니다.

GPT-4, Claude, Gemini와 같은 빅플레이어들이 버티고 있는 지금, Meta의 Llama 4는 진짜 오픈소스의 힘이 무엇인지 다시 한 번 시장에 증명하고 있습니다.

앞으로의 AI 활용을 고민하고 있다면, 지금 바로 Llama 4를 눈여겨보세요.

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meta-llama (Meta Llama)