Meta, 차세대 AI 언어 모델 Llama 4 발표 – GPT-4를 넘보는 초거대 AI의 등장

2025년 4월, 메타가 차세대 인공지능 언어 모델인 Llama 4를 공식 발표하며 AI 산업에 다시 한 번 지각 변동을 일으켰습니다. Llama 시리즈는 이미 오픈소스 LLM(대규모 언어 모델) 생태계에서 강력한 입지를 다졌으며, 이번 Llama 4는 그 기술력과 범용성을 더욱 확장시킨 결정체입니다.

 

이번 글에서는 Llama 4의 모델 구성, 기술적 특징, 경쟁 모델과의 차별점, 오픈소스 전략, 그리고 미래의 확장 계획까지 자세히 분석하여 AI 기술 트렌드에 관심 있는 개발자와 전문가에게 깊이 있는 인사이트를 제공합니다.

 

메타에서 새로운 모델 Llama 4를 발표했다.

 

 

Llama 4 발표 요약: 메타의 새로운 AI 모델 핵심 정리

Meta는 이번에 Llama 4 시리즈의 두 가지 모델인 Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick을 공개했습니다. 또한, 2조 개의 매개변수를 지닌 초대형 모델인 Llama 4 Behemoth도 훈련 중에 있다고 밝혔습니다.

 

Llama 4는 멀티모달 처리, 장문 맥락 이해, 고성능 추론 능력에서 기존 모델 대비 뛰어난 성능을 보여주며, OpenAI의 GPT-4 및 Google의 Gemini 시리즈와 정면으로 경쟁할 수 있는 스펙을 갖추었습니다.

 

 

Llama 4의 주요 모델 라인업 정리

▶ Llama 4 Scout

• 총 파라미터 수: 1090억 개
• 활성 파라미터 수: 170억 개
• 전문가 수: 16개 (MoE 구조)
• 컨텍스트 길이: 최대 1,000만 토큰
• 운영 환경: 단일 NVIDIA H100 GPU에서 실행 가능

▶ Llama 4 Maverick

• 총 파라미터 수: 4000억 개
• 활성 파라미터 수: 170억 개
• 전문가 수: 128개
• 멀티 GPU 환경에서 고성능 처리 지원
• 코딩, 추론, 문장 생성에서 GPT-4o와 견주는 성능

두 모델 모두 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 하여 효율적인 연산 성능과 낮은 지연 시간으로 고품질 출력을 생성할 수 있습니다.

 

Llama 4 Maverick 벤치마크 자료

Llama 4 Scout 벤치마크 자료

 

 

기술적 특징 및 성능 분석

▶ 초장문 컨텍스트 처리

Llama 4 Scout는 1,000만 토큰의 문맥을 처리할 수 있으며, 이는 Llama 3 대비 80배 이상 증가한 수치입니다. 복잡한 법률 문서, 기술 문서, 또는 대용량 사용자 로그 데이터 분석에 최적화되어 있습니다.

 

▶ 전문가 기반 모델 구조

Llama 4는 MoE 구조를 채택하여 모델 전체 파라미터 중 일부 전문가(Experts)만 활성화하여 연산 성능을 크게 향상시켰습니다. 이렇게 함으로써 학습 및 추론 속도를 유지하면서도 모델의 복잡성과 표현력을 동시에 확보했습니다.

 

▶ 멀티모달 지원

텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 입력 형식을 지원하는 멀티모달 능력도 강화되었습니다. 이는 AI 비서, 콘텐츠 요약, 고객센터 자동화 등 광범위한 분야에 활용될 수 있습니다.

 

 

GPT-4 및 Gemini와의 비교: 경쟁력을 입증하다

Llama 4는 Meta의 벤치마크에 따르면 GPT-4 및 Gemini 2.0 Flash 대비 일부 영역에서 우수한 성능을 보인 것으로 나타났습니다.

• 코드 생성 및 추론: Maverick 모델은 다양한 프로그래밍 언어에서 높은 정확도와 자연스러운 설명력을 보임
• 지식 회귀와 응답 일관성: 복잡한 지식 기반 질문에 대해 정확하고 일관된 응답 생성
• 멀티모달 이해력: 이미지를 포함한 입력을 텍스트로 자연스럽게 해석하는 능력

단, 일부 외부 AI 평가 기관에서는 "성능 편차"에 대한 우려도 제기되고 있으며, 메타는 이를 개선 중이라고 밝혔습니다.

 

 

오픈소스 전략과 AI 생태계 기여

Meta는 Llama 4 시리즈를 오픈소스로 제공함으로써, 누구나 해당 모델을 다운로드하고 튜닝하여 자체 AI 모델로 활용할 수 있도록 했습니다.

• 접근성 강화: 고성능 AI를 더 많은 개발자와 기업이 사용할 수 있도록 함
• 생태계 성장 기여: 수많은 오픈소스 프로젝트와 협업을 통해 LLM 기반의 AI 서비스 확산
• 학습 커스터마이징 지원: 각 도메인에 맞는 튜닝으로 특화된 모델 구현 가능

현재 Llama 4 모델은 AWS의 SageMaker JumpStart에서 사용 가능하며, 곧 Amazon Bedrock에서도 지원될 예정입니다.

 

 

성능 논란과 도전 과제

일부 AI 연구 커뮤니티에서는 Llama 4 Maverick의 초기 벤치마크에서 GPT-4에 비해 일관성이나 추론 안정성이 부족하다는 지적을 제기했습니다. 이에 대해 Meta는 다음과 같이 입장을 밝혔습니다.

• 일부 학습 버그와 품질 저하 이슈 인지
• 이미 패치 및 추가 학습으로 개선 중
• 사용자 피드백 기반 성능 향상 로드맵 확보

이는 Llama 4가 아직 발전 가능성이 크다는 점을 시사하며, 오픈소스를 통해 빠르게 개선될 여지를 보여줍니다.

 

Llama 4 Behemoth의 벤치마크 자료

 

 

Llama 4 Behemoth – 2조 파라미터 초거대 AI 모델의 등장 예고

Meta는 2조 개 이상의 파라미터를 탑재한 Llama 4 Behemoth 모델을 현재 훈련 중이라고 밝혔습니다. 이는 다음과 같은 특징을 지닐 것으로 기대됩니다.

• 범용 AI 에이전트 기반: 인간 수준의 추론과 상호작용 능력을 목표로 함
• 강화된 멀티모달 능력: 다양한 감각 데이터를 통합 이해
• 산업별 맞춤형 AI로 확장 가능: 헬스케어, 금융, 교육 등

이는 OpenAI의 GPT-5, Google의 Gemini Ultra와 정면 대결을 벌일 가능성이 높습니다.

 

 

정리 및 인사이트: Llama 4가 바꿀 AI 패러다임

Meta의 Llama 4 발표는 단순한 성능 개선을 넘어, 개방형 AI 생태계 확대, 초거대 AI의 민주화, 멀티모달 융합 시대의 본격화라는 중요한 변화를 시사합니다. AI 기술의 민주화는 개발자와 기업, 연구자 모두에게 새로운 기회를 제공합니다. 누구나 고성능 모델에 접근하고 이를 자신의 비즈니스와 연구에 활용할 수 있는 환경이 열린 것이죠.

 

앞으로 Llama 4가 실제 산업 현장에서 어떻게 활용될지, 그리고 Behemoth 모델이 어떤 혁신을 가져올지 주목할 필요가 있습니다.

 

 

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