메타 라마 4 멀티 모달 출시 정보 및 무료 사용 방법, 후기

메타에서 현지 시간 4월 5일에 Llama 신규 모델인 라마 4 출시를 알려왔습니다. 이번 글에서는 라마 4 AI 모델이 집중하고 있는 사항들 특히 멀티 모달에 관한 내용 중심으로 확인해 보았습니다. 또한 라마 4 모델은 오픈 소스인 만큼 누구나 무료로 사용하고 심지어 내 컴퓨터에서도 사용할 수 있는데요. 그 방법도 확인해 보겠습니다.

다음 글은 메타에서 상세하게 안내한 다음 글을 요약 정리하고, 라마 4 모델을 사용할 수 있는 방법은 별도로 테크뷰에서 조사한 사항 입니다.

The Llama 4 herd:
The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation

1. 라마 4 3가지 모델에 대하여

메타는 최신 라마 4 시리즈 모델을 발표하며 멀티모달 AI의 새로운 시대를 열었습니다. 이번에 공개된 모델은 Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick, 그리고 아직 훈련 중인 대규모 모델 Llama 4 Behemoth입니다. 이 3가지 모델에 기본적인 성능, 특징들을 간단히 정리하면 다음과 같습니다.

(1) Llama 4 Scout – 가볍지만 강력한 모델

17B 활성 파라미터, 16개의 전문가(Experts) 구성
단일 NVIDIA H100 GPU에 적합 (Int4 양자화 기준)
10M 토큰의 업계 최고 수준의 컨텍스트 윈도우 지원
Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, Mistral 3.1 등을 뛰어넘는 성능

(2) Llama 4 Maverick – 최고 성능의 멀티모달 모델

17B 활성 파라미터, 128개의 전문가 구성
GPT-4o, Gemini 2.0 Flash를 능가하는 성능
DeepSeek V3와 유사한 추론 및 코딩 성능 (절반 이하의 파라미터로)
LMArena 기준 1417 ELO 점수 달성 – 실험적 챗봇 기준 업계 최고 수준

(3) Llama 4 Behemoth – 차세대 교육용 대형 모델

288B 활성 파라미터, 16 Experts
GPT-4.5, Claude Sonnet 3.7, Gemini 2.0 Pro보다 뛰어난 STEM 성능 (MATH-500, GPQA Diamond 등)
아직 훈련 중이지만, Llama 4 Scout과 Maverick 개발의 핵심 역할

2. 라마 4 모델은 어떻게 훈련되었을까? – 사전 학습의 진화

라마 4 시리즈는 단순히 모델이 더 커졌다는 점을 넘어, 사전 학습 방식을 새롭게 하고, 아키텍처의 혁신을 통해 이전 세대를 뛰어넘는 성능을 달성했다고 합니다.

특히 그 중에 핵심적인 사항들을 정리해 보았습니다.

(1) Mixture of Experts (MoE) 아키텍처 도입

라마 4 모델은 처음으로 MoE 아키텍처를 도입한 모델이라고 합니다. MoE는 각 토큰이 전체 파라미터 중 일부만 활성화하기 때문에, 연산 효율성과 성능을 동시에 확보할 수 있습니다. 예를 들어 Llama 4 Maverick는 총 400B 파라미터 중 17B만 활성화하고, 단일 H100 DGX 호스트에서도 실행 가능할 정도로 효율성이 높아졌다고 합니다.

MoE는 특정 문제를 해결하기 위해 필요한 부분만 사용하는 방식 입니다.

MoE 방식이 인상적인 것은 딥시크가 채용했던 방식이며 이를 라마 4 모델이 벤치마킹했다는 점 입니다. 덕분에 과거 모델에서는 전체 모델을 연산하느라 비용이 많이 소모됫지만, MoE 방식으로 연산 효율은 높이고, 성능 저하는 최소화할 수 있었습니다.

(2) 멀티모달을 위한 구조 설계

라마 4는 텍스트와 이미지(비디오 포함) 데이터를 동시에 학습하는 네이티브 멀티모달 구조로 설계되었습니다. 이를 위해 텍스트와 비전(Vision) 토큰을 초기 단계에서 통합(Early Fusion)하여 일관된 모델 백본으로 처리했다고 합니다. 시각 인코더는 MetaCLIP을 기반으로 새롭게 학습하여 텍스트 중심 LLM과 보다 잘 통합되도록 조정해 멀티 모달로 향하는 길에 집중했다고 합니다.

(3) 다국어 학습과 초대규모 데이터

다양한 국가와 비즈니스 요구에 대응하려는 노력도 있었습니다. 라마 4는 200개 언어에 대해 사전 학습되었고, 그중 100개 이상의 언어는 10억 토큰 이상 학습했습니다. 전체적으로 Llama 3 대비 10배 이상 많은 다국어 데이터를 사용해 예전 보다 다양한 언어에 대응 능력이 올라갔습니다. 전체 학습 데이터는 30조 개 이상의 토큰, 텍스트, 이미지, 비디오를 포함했다고 하니 엄청난 데이터가 학습된 AI 모델이 탄생했습니다.

특히 Llama 4 Scout는 10M 토큰 입력이 가능한 초장문에 해다하는 모델로 이를 위해 Mid-training이라는 학습 단계를 도입하여, 긴 문맥 이해, 복잡한 문제 해결 능력이 강화 되었습니다.

3. 라마 4 : Post-training

Llama 4 시리즈는 모델의 성능을 극대화하기 위해 기존과는 다른 정교한 후반 학습(post-training) 전략을 도입했습니다. 특히 대표 모델인 Llama 4 Maverick는 다양한 입력 형태(텍스트 + 이미지)를 이해하고, 코딩, 추론, 대화, 창의적 글쓰기까지 폭넓은 작업에 특화된 범용 AI 모델로 완성되었는데요. 메타에서 안내한 기술적인 사항들이 다소 복잡하여 훈련되니 성과와 특징들만 정리하였습니다.

Post-training 으로 학습된 Llama 4 Maverick 성과

더 작지만 더 똑똑한 모델

Llama 4 Maverick은 4000억 개의 전체 파라미터 중에서 매번 170억 개 정도만 선택적으로 사용하는 구조
덕분에 불필요한 연산을 줄이고 효율은 높이며, 모델의 반응 속도도 빨라짐
참고로, 이전 버전인 Llama 3.3 70B는 이름 그대로 70B(700억 개)의 파라미터를 항상 사용하는 방식이었기 때문에, 연산 비용이 많이 들었음
Llama 4 Maverick은 성능은 더 좋은데, 운영 비용은 오히려 더 적게 소모

즉, Llama 4 Maverick은 “가볍고 똑똑하면서도 다양한 작업을 잘해내는 AI 모델”로 이해하면 쉽습니다. 기업에서 챗봇, 이미지 분석, 자동 번역, 창의적인 글쓰기 등 다양한 용도로 활용하기에 매우 적합합니다. 오픈 소스이기 때문에 정보 노출 위험이 낮고 쉽게 재학습이 용이하기도 합니다.

4. 라마 4 : 3가지 모델 총 정리 요약

내용이 다소 많고 기술적이고 복잡하여 각 모델에 핵심 특징들을 아래와 같이 정리하였습니다.

항목	Scout	Maverick	Behemoth
항목	경량형 범용 모델 시각 이해에 특화	고성능 범용 모델 대화, 코딩, 이미지	초대형 모델 추론 외 과제 최적
활성 파라미터	17B	17B	288B
총 파라미터 수	109B	400B	약 2T(2조)
Experts 수	16	128	16
모델 크기 대비 성능 비교	동급 최고 성능 (코딩, 추론 등)	GPT-4o, Gemini 능가함	수학, 다국어, 이미지 등 최고
멀티모달	이미지+텍스트	이미지+텍스트	이미지+텍스트
활용 분야	대규모 문서 요약 시각질문 답변, 긴 코드 분석	AI 어시스턴트, 다국어 통번역, 이미지 생성 등	다른 모델 훈련을 위한 지식 전이, 품질 검토 등

5. 라마 4 사용 방법

라마 4모델을 사용해보기 위해 Meta.ai 접속하여 바로 사용해볼 수 있다면 좋지만 아직 국내에서는 허용되어 있지 않습니다. 이를 위해 다음과 같은 방법들을 사용해볼 수 있습니다.

(1) Hugging Face 통해 진행

Hugging Face는 다양한 오픈 소스 LLM 모델을 공유하고 활용 가능한 최대 AI 플랫폼으로 가입만으로도 Llama 4 모델 활용을 위한 넉넉한 무료 등급들을 제공하므로 테스트 해보기에 충분합니다. 상단은 기존 라마 3 모델을 사용해보기 위해 만들었떤 영상이지만 진행 방식은 동일합니다. 상단의 영상처럼 API Token을 우선 받고 진행하면 됩니다.(사전 회원가입 필수)

라마 4 모델 다운로드 Hugging Face 바로가기

키 발급이 되었다면 여기로 접속하면 허깅페이스 Llama 4 Maverick 모델로 들어가게 됩니다. 그 외에 모델들도 확인할 수 있습니다. 참고로 해당 페이지 하단에 모델 사용 승인을 위해 제출해야 할 사항들이 있으니 확인해서 Submit 하고 나면 금방 메일로 승인 메일을 받을 수 있습니다.(10분 내외로 메일 받았음)

Hugging Face 외에도 모델을 다운로드 받아서 PC 설치 혹은 GPT4All 등 프로그램을 사용하여 활용할 수도 있습니다.

(2) OpenRouter.ai 통해 테스트 진행

여러가지 방법이 복잡하고 잠시 사용해보고자 한다면 OpenRouter.ai 통해 간단한 회원 가입만으로도 사용 가능합니다. 상단의 영상처럼 원하는 모델을 선택할 수 있는데 기존에 모델이나 딥시크 등 다양한 LLM 을 선택할 수 있습니다.

여기까지 이번에 출시된 메타의 라마 4 모델에 대해 확인해 보았습니다. Llama 4 시리즈는 초경량부터 초대형까지 다양한 용도에 맞춰 설계된 고성능 멀티모달 모델입니다. 특히 메타는 이 모델들을 오픈소스 형태로 제공하고 있기 때문에 기업과 개발자들이 자유롭게 커스터마이징하고, 자체 시스템에 안전하게 통합할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

개방성과 성능을 모두 갖춘 Llama 4는 우리에게 좋은 선택지가 될 것 입니다.

테크뷰는 이처럼 여러 AI 제품들을 분야와 카테고리별로 구분하고 그 기능, 가격, 사용자 후기도 함께 공유드리고 있으니 참고해보세요!! (이미지 클릭!)

6. AI 챗봇 솔루션 비교, 분석 리포트

여러 AI 솔루션 중 가장 많이 사용되는 도구가 챗봇일 것 입니다. 테크뷰에서는 다양한 AI 챗봇 솔루션 중에 최적의 제품을 선택할 수 있도록 지원해드리고 있습니다. 이를 위해 ChatGPT, Claude와 같은 LLM부터 검색 기반의 Perplexity, 또는 회사 기업 정보를 학습 시킨 커스텀 챗봇까지 다양한 AI 챗봇 비교 리포트를 송부드립니다. 비교/추천 리포트가 필요하신 기업 담당자 분들은 위에 이미지를 클릭하여 설문을 작성해주시면 됩니다.

본 서비스에는 아래와 같은 사항이 포함되어 있습니다.

기업과 팀의 니즈에 맞춘 AI 챗봇 추천
필요한 기능 보유 여부를 확인한 비교표 정리
도입 시 전담 컨설턴트와 본사 기술 지원

reviewinsight100

리뷰인사이트는 SaaS 플랫폼 ‘테크뷰’를 통해 B2B 소프트웨어 선택을 더 쉽게 만듭니다. “테크뷰를 만나면 선택이 쉬워진다”는 믿음으로, 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 리뷰를 전달합니다. SaaS 산업과 함께 성장하고 싶은 여러분을 환영하며, 유익한 정보로 꾸준히 찾아뵙겠습니다.
지금 구독하고 최신 SaaS 인사이트를 가장 먼저 받아보세요!