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.
LLaMA 4 Scout는 170억 개의 파라미터를 갖춘 모델로, 16개의 활성 전문가를 사용하는 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 다양한 벤치마크 작업에서 Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, Mistral 3.1과 같은 경쟁 모델을 꾸준히 능가하며, 해당 분야 최고의 멀티모달 모델로 평가받고 있습니다. 뛰어난 성능에도 불구하고, Int4 양자화를 통해 단일 NVIDIA H100 GPU에서도 실행 가능할 정도로 매우 효율적입니다. 또한 업계 최고 수준인 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 자연스럽게 처리하는 네이티브 멀티모달 기능을 갖추고 있어 고급 현실 응용 분야에 적합합니다.
| Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout | |
|---|---|---|
웹사이트
| ||
제공자
| ||
채팅
| ||
출시일
| ||
모달리티
| 텍스트 이미지 비디오 | 텍스트 이미지 비디오 |
API 제공자
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra |
지식 업데이트 종료일
| 2024-08 | 2025-04 |
오픈 소스
| 예 (출처) | 예 (출처) |
입력 가격
| 정보 없음 | 정보 없음 |
출력 가격
| 정보 없음 | 정보 없음 |
MMLU
| 정보 없음 | 정보 없음 |
MMLU-Pro
| 80.5% 출처 | 74.3% Reasoning & Knowledge 출처 |
MMMU
| 73.4% 출처 | 69.4% Image Reasoning 출처 |
HellaSwag
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HumanEval
| 정보 없음 | 정보 없음 |
MATH
| 정보 없음 | 정보 없음 |
GPQA
| 69.8% Diamond 출처 | 57.2% Diamond 출처 |
IFEval
| 정보 없음 | 정보 없음 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | - |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
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% | - |