LLaMA 4 Maverick은 128명의 전문가로 구성된 혼합 전문가 아키텍처에서 170억 개의 활성 파라미터를 사용하는 첨단 멀티모달 모델로, 총 4,000억 개의 파라미터를 갖고 있습니다. GPT-4o 및 Gemini 2.0 Flash 등 주요 경쟁 모델보다 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보이며, DeepSeek V3와 유사한 추론 및 코딩 능력을 절반 이하의 활성 파라미터로 구현합니다. 효율성과 확장성을 위해 설계된 Maverick은 최고 수준의 성능 대비 비용 효율성을 자랑하며, 실험용 챗봇 버전은 LMArena에서 ELO 점수 1417을 기록했습니다. 이처럼 대규모 모델임에도 불구하고 단일 NVIDIA H100 호스트에서 실행이 가능하여 배포가 간편합니다.
GPT-4.1 Nano는 OpenAI가 2025년 4월 14일에 출시한 가장 빠르고 저렴한 모델입니다. 분류, 자동완성, 빠른 추론 작업과 같은 저지연 작업을 위해 설계되었으며, 컴팩트한 아키텍처와 강력한 기능을 결합했습니다. 모델 크기에도 불구하고 100만 개 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, MMLU 80.1%, GPQA 50.3%의 벤치마크 성능을 기록했습니다. 지식 컷오프는 2024년 6월이며, 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40로 매우 저렴하며, 캐시된 입력에는 75%의 할인이 적용되어 대규모 및 비용 민감한 배포 환경에 이상적입니다.
| Llama 4 Maverick | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
| ||
모달리티
| 텍스트 이미지 비디오 | 텍스트 이미지 |
API 제공자
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenAI API |
지식 업데이트 종료일
| 2024-08 | - |
오픈 소스
| 예 (출처) | 아니오 |
입력 가격
| 정보 없음 | $0.10 100만 토큰당 |
출력 가격
| 정보 없음 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 정보 없음 | 80.1% 출처 |
MMLU-Pro
| 80.5% 출처 | - |
MMMU
| 73.4% 출처 | 55.4% 출처 |
HellaSwag
| 정보 없음 | - |
HumanEval
| 정보 없음 | - |
MATH
| 정보 없음 | - |
GPQA
| 69.8% Diamond 출처 | 50.3% Diamond 출처 |
IFEval
| 정보 없음 | 74.5% 출처 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% 출처 |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% 출처 |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning 출처 |
모바일 앱 | - | |
VideoGameBench | ||
총점 | 0% | - |
Doom II | 0% | - |
Dream DX | 0% | - |
Awakening DX | 0% | - |
Civilization I | 0% | - |
Pokemon Crystal | 0% | - |
The Need for Speed | 0% | - |
The Incredible Machine | 0% | - |
Secret Game 1 | %0 | - |
Secret Game 2 | 0% | - |
Secret Game 3 | 0% | - |