Llama 4: 텍스트를 넘어 이미지까지, 1천만 토큰 컨텍스트의 혁신

라마 4: 텍스트를 넘어 이미지까지, 1천만 토큰 컨텍스트의 혁신
메타가 AI 업계에 또 한 번 지각변동을 일으켰습니다! 텍스트와 이미지를 동시에 처리하는 멀티모달 능력과 함께 놀라운 1천만 토큰의 컨텍스트 처리 능력을 갖춘 Llama 4가 드디어 공개되었습니다. 이 혁신적인 AI 모델은 이전 세대의 모델들을 뛰어넘는 성능을 제공하며, 세 가지 버전으로 출시되어 다양한 요구를 충족시킵니다. 오픈소스 AI의 새로운 장을 열고 있는 Llama 4의 모든 것을 파헤쳐 봅시다!

 

llama4

 

🦙 Llama 4: 멀티모달 AI의 새 시대

메타가 출시한 Llama 4는 단순한 업그레이드가 아닌, AI 기술의 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 모델은 "새로운 멀티모달 AI 혁신 시대의 시작"이라고 불릴 만큼 획기적인 특징들을 갖추고 있습니다.

Llama 4의 가장 주목할 만한 점은 무엇일까요? 바로 텍스트와 이미지를 동시에 처리하는 네이티브 멀티모달 기능과 기존 모델들을 압도하는 1천만 토큰의 컨텍스트 윈도우입니다. 메타는 이를 "산업 선도적인 거의 무한대에 가까운 1천만 토큰 컨텍스트 길이"라고 표현했는데, 이전 선두주자였던 Gemini의 2백만 토큰과 비교해도 그 차이가 확연합니다.

또한 Llama 4는 메타의 첫 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처 모델로, 필요한 전문가 모듈만 활성화하는 방식으로 계산 효율성과 성능을 동시에 높였습니다. 이런 혁신적인 아키텍처 덕분에 경쟁 모델들보다 훨씬 적은 활성 파라미터로도 유사하거나 더 나은 성능을 달성할 수 있게 되었습니다.

🚀 세 가지 모델: Scout, Maverick, Behemoth

Llama 4는 Scout, Maverick, Behemoth라는 세 가지 버전으로 출시되었으며, 각각 다른 크기와 능력을 갖추고 있습니다. 현시점(4/7) 에는 Behemoth는 아직 공개가 되지 않은 상황이며 아직 훈련중이라고 합니다. 

 

llam4 모델 (출처 : 메타 홈페이지)

1. Llama 4 Scout: 경량화된 강력함

Scout는 Llama 4 시리즈 중 가장 가벼운 모델로, 놀라운 능력을 갖추고 있습니다:

• 17B 활성 파라미터 + 16 Expert (총 109B 파라미터)
• 단일 NVIDIA H100 GPU에서 실행 가능
• 업계 최고 수준인 10M 토큰 컨텍스트 처리 능력
• Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, Mistral 3.1보다 우수한 성능

특히 Scout의 컨텍스트 처리 능력은 다중 문서 요약, 대규모 코드베이스 분석, 개인화된 작업을 위한 광범위한 사용자 활동 분석 등 기업용 사례를 크게 확장할 것으로 예상됩니다.

2. Llama 4 Maverick: 균형 잡힌 성능의 정점

Maverick은 Llama 4의 중간급 모델로, 더 넓은 범위의 작업을 효율적으로 처리합니다:

• 17B 활성 파라미터 + 128 Expert (총 400B 파라미터)
• GPT-4o, Gemini 2.0 Flash를 모든 분야에서 능가하는 성능
• 코딩, 추론, 이미지 이해 등 전 영역에서 탁월한 성능
• LMArena 기준 ELO 점수 1417 기록 (현재 2위)

Maverick은 특히 이미지 이해, 차트 QA 등 대부분의 벤치마크에서 경쟁 모델들을 압도했으며, 최근 출시된 Deepseek V3와 비슷한 결과를 절반 이하의 활성 파라미터로 달성했습니다.

3. Llama 4 Behemoth: 출시 앞둔 거대 모델

Behemoth는 아직 완전히 출시되지 않은 Llama 4의 최상위 모델입니다:

• 288B 활성 파라미터 + 16 Expert (약 2T 전체 파라미터)
• Claude나 OpenAI의 ChatGPT와 같은 수준의 프론티어 모델
• GPT-4.5, Claude 3.7, Gemini 2.0 Pro를 능가하는 성능

이 거대 모델은 현재 훈련 중이며, 머지않아 공개될 예정입니다. Behemoth는 이미 Maverick 모델의 교사 모델로 활용되고 있으며, 향후 AI 기술의 새로운 기준을 제시할 것으로 기대됩니다.

🔍 Llama 4의 주요 기술적 특징

MoE 아키텍처: 효율성의 비밀

Llama 4의 가장 큰 혁신은 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처 도입입니다. 이 접근법은 모든 파라미터를 항상 사용하는 대신, 각 작업에 가장 적합한 전문가 모듈만 활성화하는 방식입니다.

MoE (출처 : 메타 홈페이지)

예를 들어 Maverick 모델은 400B 총 파라미터 중 토큰당 약 17B 파라미터만 활성화합니다. 이는 마치 거대한 전문가 팀에서 각 질문에 가장 적합한 전문가만 답변하는 것과 같은 방식으로, 계산 효율성을 극대화하고 추론 비용을 크게 절감했습니다.

다국어 지원 강화

Llama 4는 200개 언어로 사전 훈련되었으며, 100개 이상의 언어에서 각각 10억 개 이상의 토큰을 포함합니다. 이는 Llama 3보다 10배 많은 다국어 토큰을 사용한 것으로, 다양한 언어에 대한 이해도가 크게 향상되었습니다.

이런 다국어 능력 강화는 글로벌 사용자들에게 더 나은 경험을 제공하고, 언어 장벽을 허무는 AI 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.

💰 비용 효율성: AI 대중화의 열쇠

Llama 4의 또 다른 주목할 점은 비용 효율성입니다. 특히 Maverick 모델은 입출력 토큰 백만 개당 3:1 혼합 비율로 19센트에서 49센트로 매우 저렴한 운영 비용을 자랑합니다. 반면 GPT-4o는 $4.38로 거의 10배 가까이 비쌉니다.

 

모델	100만 토큰 비용	상대적 비용
Llama 4 Maverick	$0.19~$0.49	기준
GPT-4o	$4.38	약 9~23배 비쌈
Claude 3.5 Sonnet	$3.00	약 6~15배 비쌈
Gemini 1.5 Pro	$1.50	약 3~8배 비쌈

이런 비용 효율성은 중소기업과 스타트업도 부담 없이 AI 기술을 활용할 수 있게 해주어, AI 기술의 대중화에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

⚖️ Llama 4의 장단점 분석

장점

✅ 네이티브 멀티모달 능력: 텍스트와 이미지를 초기부터 통합 처리하는 네이티브 멀티모달 모델 ✅ 압도적인 컨텍스트 처리 능력: 10M 토큰이라는 업계 최고 수준의 컨텍스트 길이 ✅ MoE 아키텍처 효율성: 계산 효율성을 극대화하고 추론 비용을 크게 절감 ✅ 비용 효율성: 경쟁 모델보다 최대 90% 저렴한 추론 비용 ✅ 오픈소스 접근성: Meta와 Hugging Face를 통해 다운로드 가능 ✅ 다국어 지원 강화: 200개 언어로 사전 훈련, Llama 3보다 10배 많은 다국어 토큰

단점

❌ 하드웨어 요구사항: 가장 작은 Scout 모델조차 소비자용 GPU에서 실행 어려움 ❌ 라이선스 제한: 7억 명 이상 사용자 기업은 특별 라이선스 필요 ❌ 브랜딩 요구사항: "built with Llama" 표시 의무, 파생 모델에 "llama" 접두어 사용 필요 ❌ 사고 기능 부재: 아직 '사고(reasoning)' 기능 없음 (추후 추가 예정) ❌ 출시 제한: Behemoth 모델은 아직 완전히 출시되지 않음

🔮 Llama 4의 미래와 활용 가능성

Llama 4의 출시는 AI 기술의 새로운 장을 열었습니다. 특히 1천만 토큰이라는 거의 무한대에 가까운 컨텍스트 처리 능력은 기존에 불가능했던 복잡한 작업들을 가능하게 할 것입니다.

메타는 향후 더 많은 모델을 출시할 예정이며, 특히 '사고(reasoning)' 기능을 갖춘 추론 모델과 초고속 모델이 기대됩니다. llama.com/lama4reasoning 에서 이런 기능이 곧 추가될 것임을 암시하고 있어, AI 커뮤니티의 기대가 높아지고 있습니다.

또한 메타는 하드웨어 접근성 문제를 해결하기 위한 작업을 진행 중인 것으로 보여, 향후 더 많은 개발자와 기업이 이 강력한 모델을 활용할 수 있게 될 전망입니다.

Llama 4의 멀티모달 능력과 초장문 컨텍스트 처리 능력은 문서 이해, 복잡한 추론, 대규모 코드베이스 분석, 개인화된 비서 서비스 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 가져올 것입니다. 오픈소스 생태계의 힘을 바탕으로, Llama 4는 앞으로 AI 기술 발전의 새로운 기준이 될 것입니다.

메타의 Llama 4 출시로 오픈소스 AI의 시대가 본격적으로 열리고 있습니다. 이 혁신적인 모델이 앞으로 AI 생태계에 어떤 변화를 가져올지 지켜보는 것은 매우 흥미로울 것입니다. 현재 많은 open model들이 계속 나오고 있는데, 작년과 비교하면, 엄청나게 발전중인게 사실입니다. 앞으로 어떤 모델들이 나올지도 궁금하고, 기대가 되는것도 사실입니다.