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.
OpenAI o4-mini는 o 시리즈에서 새롭게 출시된 경량 모델로, 텍스트 및 비주얼 작업 전반에서 효율적인 추론 능력을 제공합니다. 속도와 성능에 최적화된 이 모델은 코드 생성과 이미지 기반 이해에 강점을 가지며, 지연 시간과 추론 깊이 사이의 균형을 유지합니다. 최대 20만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우와 최대 10만 개 출력 토큰을 지원하여 장시간 대용량 상호작용에도 적합합니다. 텍스트와 이미지 입력 모두를 처리하며 고급 추론 기능을 갖춘 텍스트 출력을 생성합니다. 소형 아키텍처와 다목적 성능 덕분에, 빠르고 비용 효율적인 지능이 요구되는 다양한 실제 응용 분야에 적합합니다.
| Llama 4 Maverick | o4-mini | |
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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 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 | $1.10 100만 토큰당 |
출력 가격
| 정보 없음 | $4.40 100만 토큰당 |
MMLU
| 정보 없음 | fort |
MMLU-Pro
| 80.5% 출처 | - |
MMMU
| 73.4% 출처 | 81.6% 출처 |
HellaSwag
| 정보 없음 | - |
HumanEval
| 정보 없음 | 14.28% 출처 |
MATH
| 정보 없음 | - |
GPQA
| 69.8% Diamond 출처 | 81.4% 출처 |
IFEval
| 정보 없음 | - |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% 출처 |
AIME 2025 | - | 92.7% 출처 |
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% | - |