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.
NVIDIA의 Llama 3.1 Nemotron 70B는 정확하고 유익한 응답을 제공하도록 최적화된 강력한 언어 모델입니다. Llama 3.1 70B 아키텍처를 기반으로 하고 인간 피드백에 의한 강화 학습(RLHF)으로 향상되어 자동 정렬 벤치마크에서 최고 성능을 달성합니다. 높은 정밀도가 요구되는 응답 생성 애플리케이션에 적합하며, 다양한 분야의 사용자 질문에 잘 대응합니다.
Llama 4 Maverick | Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct | |
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웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
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모달리티
| 텍스트 이미지 비디오 | 텍스트 |
API 제공자
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | OpenRouter |
지식 업데이트 종료일
| 2024-08 | - |
오픈 소스
| 예 (출처) | 예 |
입력 가격
| 정보 없음 | $0.35 100만 토큰당 |
출력 가격
| 정보 없음 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 정보 없음 | 85% 5-shot 출처 |
MMLU-Pro
| 80.5% 출처 | 정보 없음 |
MMMU
| 73.4% 출처 | 정보 없음 |
HellaSwag
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HumanEval
| 정보 없음 | 75% 출처 |
MATH
| 정보 없음 | 71% 출처 |
GPQA
| 69.8% Diamond 출처 | 정보 없음 |
IFEval
| 정보 없음 | 정보 없음 |
SimpleQA
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AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
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Global MMLU (Lite)
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MathVista
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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% | - |