메타 Llama 4 출시! GPT-4.5, Claude 3.7 능가하는 1000만 토큰 지원 멀티모달 AI의 모든 것

인공지능 시장에 또 한 번의 혁명적인 변화가 찾아왔습니다. 메타가 드디어 기다리던 Llama 4 시리즈를 공개했는데요, 이번에는 정말 놀라운 성능 향상을 보여주고 있습니다.

 

 

특히 10M 토큰이라는 압도적인 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 기능으로 GPT-4.5, Claude 3.7, Gemini Pro까지 뛰어넘는 성능을 선보이고 있어 AI 개발자들과 사용자들의 관심이 집중되고 있습니다. 오늘은 메타의 새로운 AI 모델 라인업인 Llama 4 시리즈의 특징과 활용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

🚀 Llama 4 시리즈, 무엇이 달라졌나?

메타가 2025년 4월 5일 공개한 Llama 4 시리즈는 이전 모델들과 완전히 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 이번 시리즈는 Scout, Maverick, Behemoth라는 세 가지 모델로 구성되어 있으며, 각각 다른 특성과 용도를 가지고 있습니다.

 

가장 주목할 만한 변화는 '네이티브 멀티모달' 아키텍처의 도입입니다. 이전 모델들이 텍스트 중심이었다면, Llama 4는 처음부터 텍스트, 이미지, 비디오를 통합적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 위해 '얼리 퓨전(Early Fusion)' 기술을 적용해 텍스트와 비전 토큰을 하나의 모델 백본으로 통합했습니다.

 

또 다른 중요한 혁신은 'Mixture of Experts(MoE)' 아키텍처의 도입입니다. 이 방식은 모든 매개변수를 한꺼번에 활성화하지 않고, 특정 입력에 필요한 매개변수만 선택적으로 활성화하는 방식입니다. 이를 통해 훨씬 더 효율적인 연산이 가능해졌고, 같은 컴퓨팅 리소스로 더 높은 성능을 끌어낼 수 있게 되었습니다.

 

메타는 Llama 4 시리즈를 훈련시키기 위해 30조 개 이상의 토큰을 사용했는데, 이는 Llama 3 훈련 데이터의 두 배가 넘는 양입니다. 또한 200개 이상의 언어를 지원하며, 그중 100개 이상의 언어는 각각 10억 개 이상의 토큰으로 훈련되었습니다. 이는 Llama 3보다 10배 더 많은 다국어 토큰을 사용한 것입니다.

🔍 Llama 4 모델별 특징과 성능 비교

메타의 Llama 4 시리즈는 Scout, Maverick, Behemoth라는 세 가지 모델로 구성되어 있습니다. 각 모델의 특징과 성능을 자세히 살펴보겠습니다.

 

🧠 Llama 4 Scout: 긴 맥락 처리의 챔피언

Llama 4 Scout는 17B 활성 매개변수와 16개의 전문가 레이어로 구성된 컴팩트한 모델입니다. 가장 놀라운 특징은 무려 1000만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원한다는 점입니다. 이는 수천 페이지의 문서나 코드를 한 번에 처리할 수 있다는 의미입니다.

 

Scout는 특히 문서 요약, 코드 검색, 긴 맥락 추론과 같은 작업에 최적화되어 있습니다. Int4 양자화를 적용하면 단일 H100 GPU에서도 구동이 가능하며, Mistral 3.1보다 우수한 성능을 보여줍니다.

 

Scout의 주요 특징:

• 10M+ 토큰 컨텍스트 윈도우 지원
• 이미지 및 텍스트 통합 처리 가능
• 17B 활성 매개변수, 총 109B 매개변수
• 단일 GPU에서 빠른 추론 가능
• 문서 요약 및 코드베이스 분석에 탁월

🌟 Llama 4 Maverick: 범용 AI 어시스턴트의 새 기준

Llama 4 Maverick은 17B 활성 매개변수와 128개의 전문가 레이어로 구성된 모델로, 일반적인 어시스턴트 작업과 정확한 이미지 이해에 최적화되어 있습니다. Maverick은 총 400B 매개변수를 가지고 있지만, MoE 아키텍처 덕분에 단일 H100 DGX 호스트에서 구동이 가능합니다.

 

메타의 내부 평가에 따르면 Maverick은 코딩, 추론, 다국어 작업, 이미지 분석 등 다양한 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-4o와 Google의 Gemini 2.0을 능가하는 성능을 보여주었습니다. 특히 창의적 글쓰기와 같은 일반 어시스턴트 및 채팅 애플리케이션에 적합합니다.

 

Maverick의 주요 특징:

• 채팅, 비전, 추론, 다국어 코드 생성에 최적화
• GPT-4o, Gemini Flash보다 우수한 추론 능력
• DeepSeek V3와 동등한 코딩 성능(더 적은 활성 매개변수로)
• 17B 활성 매개변수, 총 400B 매개변수
• 단일 호스트에서 실행 가능

🏆 Llama 4 Behemoth: 최고 수준의 AI 모델

Llama 4 Behemoth는 현재 메타가 훈련 중인 모델로, 아직 공개되지 않았지만 그 성능에 대한 정보는 공개되었습니다. Behemoth는 288B 활성 매개변수와 거의 2조 개에 달하는 총 매개변수를 가진 거대 모델입니다.

 

메타에 따르면 Behemoth는 MATH-500 및 GPQA Diamond와 같은 STEM 중심 벤치마크에서 GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, Gemini 2.0 Pro를 능가하는 성능을 보여주었습니다. 이 모델은 Scout와 Maverick 모델의 '교사' 역할을 하도록 설계되었습니다.

 

Behemoth의 주요 특징:

• STEM 분야에서 GPT-4.5, Claude 3.7, Gemini Pro 능가
• 288B 활성 매개변수, 총 2조 매개변수
• 현재 훈련 중이며 아직 공개되지 않음
• Scout와 Maverick 모델의 '교사' 역할

💻 Llama 4 활용 방법과 접근성

메타는 Llama 4 Scout와 Maverick을 오픈소스 소프트웨어로 제공한다고 발표했습니다. 이 모델들은 현재 Llama.com과 Hugging Face를 포함한 메타의 파트너사를 통해 접근할 수 있습니다.

 

또한 메타는 WhatsApp, Messenger, Instagram Direct와 같은 자사의 메시징 앱에 Llama 4를 기반으로 한 AI 어시스턴트를 통합했습니다. 현재 이 기능은 40개국에서 이용 가능하지만, 멀티모달 기능은 현재로서는 미국 내 영어 사용자로 제한되어 있습니다.

 

Databricks와 같은 파트너사들은 이미 Llama 4 모델을 자사의 플랫폼에 통합하여 제공하고 있습니다. Databricks Data Intelligence Platform을 통해 AWS, Azure, GCP 전반에 걸쳐 Llama 4 모델을 사용할 수 있습니다.

 

다만, Llama 4의 라이선스에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. EU 기반의 개인 및 기업은 이 모델을 사용하거나 배포할 수 없으며, 월간 활성 사용자가 7억 명을 초과하는 기업은 메타로부터 특별 라이선스를 받아야 합니다. 이러한 제한으로 인해 일부에서는 이를 진정한 '오픈소스'로 볼 수 없다는 비판도 제기되고 있습니다.

🔮 Llama 4가 AI 산업에 미칠 영향

Llama 4 시리즈의 출시는 AI 산업에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 특히 MoE 아키텍처의 도입과 네이티브 멀티모달 기능은 AI 모델의 효율성과 활용성을 크게 향상시킬 것입니다.

 

메타는 이번 Llama 4 시리즈가 "Llama 생태계의 새로운 시대의 시작"이라고 강조했습니다. 이는 향후 더 많은 Llama 4 기반 모델과 애플리케이션이 출시될 것임을 시사합니다.

 

특히 주목할 점은 중국 AI 연구소인 DeepSeek의 오픈 모델이 메타의 이전 Llama 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 보이면서 Llama 개발을 가속화했다는 보고입니다. 메타는 DeepSeek이 R1 및 V3와 같은 모델의 운영 비용을 어떻게 줄였는지 분석하기 위한 전담 팀을 구성한 것으로 알려졌습니다.

 

메타는 4월 29일에 예정된 LlamaCon에서 향후 AI 모델 및 제품 계획에 대해 더 자세히 설명할 예정입니다. 이 행사에서는 Llama 4 시리즈의 더 많은 기술적 세부 사항과 활용 사례가 공개될 것으로 예상됩니다.

 

Llama 4의 출시는 OpenAI, Google, Anthropic과 같은 경쟁사들에게도 압력을 가할 것입니다. 특히 오픈소스 모델이 독점 모델에 근접하거나 일부 영역에서 능가하는 성능을 보이면서, AI 모델의 접근성과 비용 효율성에 대한 논의가 더욱 활발해질 것으로 보입니다.

📝 마무리: AI의 새로운 장을 여는 Llama 4

메타의 Llama 4 시리즈는 AI 기술의 새로운 장을 열었습니다. 네이티브 멀티모달 기능, MoE 아키텍처, 1000만 토큰 컨텍스트 윈도우 등 혁신적인 기능들은 AI 모델의 성능과 효율성을 크게 향상시켰습니다.

 

Scout, Maverick, Behemoth라는 세 가지 모델은 각각 다른 용도와 성능을 제공하며, 다양한 AI 애플리케이션의 요구를 충족시킬 수 있습니다. 특히 오픈소스로 제공되는 Scout와 Maverick은 AI 개발자들에게 강력한 도구가 될 것입니다.

 

메타는 AI 투자를 계속 확대하고 있으며, 올해에만 최대 650억 달러를 AI 인프라 강화에 투자할 계획입니다. 이는 메타가 AI 경쟁에서 선두 위치를 유지하기 위한 전략적 결정으로 보입니다.

 

Llama 4 시리즈의 출시는 AI 기술의 민주화와 접근성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다. 물론 EU 기반 사용자 제한이나 대형 기업에 대한 라이선스 요구 등의 제약이 있지만, 그럼에도 불구하고 Llama 4는 많은 개발자와 기업에게 고성능 AI 모델을 활용할 수 있는 기회를 제공할 것입니다.

 

AI 기술은 계속해서 발전하고 있으며, Llama 4 시리즈는 그 발전의 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 이 모델들이 어떻게 활용되고, 어떤 혁신적인 애플리케이션을 가능하게 할지 지켜보는 것은 매우 흥미로울 것입니다.