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.
Qwen2-VL이 출시된 이후 지난 5개월 동안 개발자들은 이를 기반으로 다양한 모델을 구축하고 피드백을 제공해왔습니다. 이제 Qwen2.5-VL은 이미지, 텍스트, 차트에 대한 정밀 분석과 구조화된 JSON 출력의 객체 위치 지정 기능 등 향상된 기능을 제공합니다. 긴 동영상 이해, 핵심 이벤트 식별, 컴퓨터와 휴대폰 도구와 상호작용하는 에이전트 역할 수행이 가능합니다. 모델 아키텍처는 동적 비디오 처리와 최적화된 ViT 인코더를 통해 속도와 정확도가 개선되었습니다.
| Llama 4 Maverick | Qwen2.5-VL-32B | |
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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 비디오 |
API 제공자
| Meta AI, Hugging Face, Fireworks, Together, DeepInfra | - |
지식 업데이트 종료일
| 2024-08 | 알 수 없음 |
오픈 소스
| 예 (출처) | 예 (출처) |
입력 가격
| 정보 없음 | $0 |
출력 가격
| 정보 없음 | $0 |
MMLU
| 정보 없음 | 78.4% 출처 |
MMLU-Pro
| 80.5% 출처 | 49.5% |
MMMU
| 73.4% 출처 | 70% |
HellaSwag
| 정보 없음 | 정보 없음 |
HumanEval
| 정보 없음 | 정보 없음 |
MATH
| 정보 없음 | 82.2% |
GPQA
| 69.8% Diamond 출처 | 46.0% Diamond |
IFEval
| 정보 없음 | 정보 없음 |
SimpleQA
| - | - |
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% | - |