Meta가 공개한 최신 LLM, Llama 4

Lllama4

 

2025년 4월, 메타(Meta)는 자사의 최신 대형 언어 모델(LLM)인 Llama 4를 공식 발표하여 AI 분야에서 새로운 가치를 제시하고 있습니다.

이번 블로그에서는 Llama 4의 주요 특징과 함께 최신 AI 모델들과의 비교를 통해 그 차별점을 자세히 살펴보고, 추가로 심화된 기술적 내용과 미래 전망까지 다루겠습니다.

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Llama 4 개요

1. 모델 및 버전

• Llama 4 Scout
  • 109B 파라미터(MoE: 17B 활성)
  • 10M 토큰 컨텍스트 지원
• Llama 4 Maverick
  • 400B 파라미터(MoE: 17B 활성)
  • 고속 파일러닝 메뉴와 다양한 멀티모달 작업 처리 지원
• 향후 출시 예정: Llama 4 Behemoth (2T 파라미터)

2. 멀티모달 처리

• 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력 지원
• 이미지 8장을 동시에 처리 가능

3. 메타 플랫폼 연동

• WhatsApp, Messenger, Instagram 등 메타 앱에 AI 기능 통합

4. 오픈소스

• 자유로운 다운로드 및 사용 가능
• 다른 LLM과 비교해 개방성과 활용성에서 큰 차별화

5. 학습 데이터셋과 훈련 방식

• 고품질 공개 데이터셋과 Meta 독자 데이터셋을 조합하여 학습
• 데이터 정제 품질을 Llama 2 대비 2배 향상
• 다양한 언어와 문화적 배경을 반영하여 멀티링구얼 성능 강화

6. 성능 벤치마크

• MMLU, GSM8K, Big-Bench 등 주요 벤치마크에서 기존 Llama 2 대비 20~30% 성능 향상
• 멀티모달 평가에서도 OpenAI, Google 대비 경쟁력 확보

7. 주요 기술적 개선 사항

• Mixture of Experts(MoE)로 추론 비용 절감
• 최적화된 Attention Mechanism 및 Positional Encoding 적용
• 긴 컨텍스트 처리 능력 대폭 향상

8. 오픈소스 라이선스 주의사항

• 연구 및 비상업적 사용에 자유롭게 활용 가능
• 상업적 사용 시 별도 라이선스 계약 필요 가능성

9. 생태계 확장성

• Hugging Face, AWS, GroqCloud 등 다양한 인프라에서 지원 예정
• Llama 4 기반 AI 애플리케이션 개발 급증 예상

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Llama 4 vs 최신 AI 모델 비교

모델 파라미터 수 멀티모달 지원 컨텍스트 윈도우 오픈소스 여부 주요 특징

모델	파라미터 수	멀티모달 지원	컨텐스트 윈도우	주요 특징
Llama 4 Scout	109B(17B 활성)	텍스트, 이미지	10M 토큰	경량화된 고속 처리 모델
Llama 4 Maverick	400B(17B 활성)	텍스트, 이미지, 오디오, 비디오	1M 토큰	고성능 멀티모달 처리 능력
GPT-4o	비공개	텍스트, 이미지, 오디오	128K 토큰	고급 API 제공
Gemini 2.5 Flash	비공개	텍스트, 이미지, 오디오, 비디오	1M 토큰	'생각 예산' 최적화 및 빠른 추론
Claude 3.5 Sonnet	비공개	텍스트, 이미지	200K 토큰	Artifact 기능과 고급 시각적 추론

추가 비교 포인트

• Fine-tuning 지원 여부: Llama 4는 오픈소스로 자유로운 파인튜닝 가능
• Tool 사용 능력: GPT-4o, Gemini 2.5는 툴 연동 최적화 / Llama 4는 개발자 커스터마이징 자유도 높음
• 추론 속도: Llama 4 Scout는 단일 GPU에서도 빠른 추론 성능

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현재 활용 사례

• 소셜 미디어 연동: WhatsApp, Messenger, Instagram에 AI 기능 탑재
• 개발자 플랫폼 지원: Hugging Face, GroqCloud 등 다양한 플랫폼에서 Llama 4 제공
• 멀티모달 활용: 의료 영상 분석, 차트 해석 등 복합적 데이터 처리에 적용 가능

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미래 전망

• 메타는 2025년 말까지 Llama 5 개발을 목표로 연구 중
• Llama 4를 기반으로 한 AI 에이전트, AI 코파일럿 시장 확산 전망
• 오픈소스 생태계와 함께 빠르게 진화하는 차세대 AI 모델의 중심 역할 기대

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결론

Llama 4는 멀티모달 처리 능력, 오픈소스 접근성, 다양한 언어 지원, 탁월한 추론 효율성 등에서 두각을 나타내며, 개발자와 연구자들에게 매우 매력적인 선택지를 제공합니다.

GPT-4o, Gemini 2.5 Flash, Claude 3.5 Sonnet과 비교했을 때도 경쟁력이 높고, 오픈소스 생태계 내에서 가장 빠르게 활용될 수 있는 차세대 모델로 평가받고 있습니다.

앞으로 Llama 4의 발전과 다양한 활용 사례가 더욱 기대됩니다.