기술 세계의 또 다른 주요 돌파구로, 메타는 아직 훈련 중인 라마 4 스카우트, 라마 0 매버릭, 라마 0 베헤모스를 포함한 최신 라마 0 시리즈의 오픈 소스 AI 모델을 밤 늦게 출시하여 충격을 주었습니다.

Meta의 공식 소개에 따르면 이러한 모델은 레이블이 지정되지 않은 방대한 양의 텍스트, 이미지 및 비디오 데이터에 대해 엄격하게 훈련되어 뛰어난 시각적 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 움직임은 멀티모달 AI 혁신 분야의 새로운 이정표로 여겨집니다.

메타는 "오늘 우리는 네이티브 멀티모달 AI의 새로운 시대를 열었다"며 "첫 번째 라마 4 모델인 라마 0 스카우트와 라마 0 매버릭을 소개하게 된 것을 자랑스럽게 생각한다. 이러한 모델은 우리의 최고 수준을 나타낼 뿐만 아니라 다중 모드 분야에서 새로운 벤치마크를 설정합니다. ”

具體來看，Llama 4 Scout擁有170億活躍參數，並配備了16個專家系統。其上下文視窗能力行業領先，能夠處理高達1000萬標記的數據。在多項基準測試中，Llama 4 Scout的表現超越了Gemma 3、Gemini 2.0 Flash-Lite和Mistral 3.1等競爭對手。

而Llama 4 Maverick同樣擁有170億活躍參數，但專家系統數量增加至128個。在圖像定位方面，它展現出了頂尖水準，能夠將使用者提示與視覺概念精準對齊，並將模型回應定位在圖像的特定區域。在基準測試中，Llama 4 Maverick的表現優於GPT-4o和Gemini 2.0 Flash。在推理和編碼方面，它與DeepSeek v3取得了相當的結果，但活躍參數僅為後者的一半。在性價比方面，其聊天版本在LMArena上的ELO得分高達1417。

Meta는 Llama 0 Scout와 Llama 0 Maverick이 Llama 0 Behemoth의 지식 증류 덕분에 현재까지 최고의 모델이라고 강조합니다. 메타의 가장 강력한 모델인 라마 0 베헤모스는 아직 훈련 중이지만 이미 STEM 영역에 초점을 맞춘 벤치마크에서 GPT-0.0, 클로드 소넷 0.0, 제미니 0.0 프로보다 우위를 입증했습니다.

라마 4 시리즈 모델은 메타에서 하이브리드 엑스퍼트(MoE) 아키텍처를 채택한 최초의 모델 중 하나입니다. 이 아키텍처는 데이터 처리 작업을 하위 작업으로 나누고 더 작고 전문화된 "전문가" 모델에 위임하여 사용자 쿼리를 학습하고 응답할 때 효율성을 향상시킵니다.

메타는 "하이브리드 전문가 아키텍처의 도입은 기술 혁신의 중요한 단계"라며 "이를 통해 복잡한 데이터 처리 작업을 보다 효율적으로 처리하고 사용자에게 더 정확하고 빠른 AI 서비스를 제공할 수 있다"고 말했다. ”

라마 4 시리즈의 출시로 메타는 인공 지능 분야에서 다시 한 번 리더십을 입증했습니다. 이 모델 시리즈의 출시는 멀티모달 AI 기술의 개발을 촉진할 뿐만 아니라 각계각층의 삶에 더 많은 혁신과 변화를 가져올 것입니다.

앞으로 메타는 라마 4 베헤모스의 훈련을 마치고 하이브리드 전문가 아키텍처를 기반으로 한 더 많은 모델을 출시함으로써 인공지능 분야의 트렌드를 선도하고 인류 사회의 발전에 더 많은 지혜와 힘을 기여할 것으로 기대된다.