집메타는 두 개의 llama 4 AI 모델을 공개합니다
안녕, 소식 들었어? Meta가 Llama 4를 방금 공개했는데, 이건 웹, WhatsApp, Messenger, Instagram에서 Meta AI 어시스턴트를 더욱 멋지게 만들어주는 최신 AI 모델 세트야. Meta나 Hugging Face에서 구할 수 있는 두 가지 새 모델을 출시했어: Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick. Scout는 단일 Nvidia H100 GPU에 들어갈 수 있는 깔끔한 소형 모델이고, Maverick은 GPT-4o나 Gemini 2.0 Flash 같은 대형 모델에 비견되는 강력한 녀석이야. 그리고 이거 알아? 그들은 아직 Llama 4 Behemoth를 준비 중인데, Mark Zuckerberg가 말하길 이건 "세계에서 가장 성능이 뛰어난 기본 모델"이 될 거라고 하더라.
Llama 4 Scout에 대해 말하자면, 이건 엄청난 1천만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어. 이건 마치 작업 메모리 같은 거야. 그리고 이건 Google의 Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, 그리고 오픈소스 Mistral 3.1을 여러 벤치마크 테스트에서 압도하고 있어. 게다가 최고인 점은? 여전히 단일 Nvidia H100 GPU에 들어간다는 거야. Maverick도 만만치 않아. OpenAI의 GPT-4o와 Google의 Gemini 2.0 Flash에 맞서며, DeepSeek-V3와 코딩 및 추론 작업에서 훨씬 적은 파라미터로 경쟁하고 있어.
이미지: Meta
이제 Llama 4 Behemoth는 2,880억 개의 활성 파라미터와 총 2조 개를 가진 괴물이야. 아직 출시되진 않았지만, Meta는 이미 이 모델이 GPT-4.5와 Claude Sonnet 3.7을 STEM 벤치마크에서 능가할 거라고 자랑하고 있어.
Llama 4를 위해 Meta는 "전문가 혼합(MoE)" 아키텍처로 전환했는데, 이건 각 작업에 필요한 모델의 부분만 사용해서 자원을 절약하는 꽤 똑똑한 방식이야. 그들은 4월 29일 LlamaCon에서 미래 AI 계획에 대해 더 많은 정보를 공개할 예정이니, 그걸 주목해봐.
예전처럼 Meta는 Llama 4를 "오픈소스"라고 부르고 있지만, 이에 대해 약간의 반발이 있었어. Llama 4 라이선스에는 몇 가지 규칙이 있는데, 예를 들어 월간 활성 사용자가 7억 명이 넘는 대형 상업 기업이라면 사용 전에 Meta에 허가를 받아야 해. 2023년에 Open Source Initiative는 이에 대해 별로 기뻐하지 않았어. 그들은 이게 진짜 "오픈소스" 기준에 맞지 않는다고 했지.
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의견 (54)
0/500
![EmmaTurner]()
Llama 4の発表、特にScoutとMaverickの分業が気になりますね。Scoutが軽量で速いのは分かるけど、実際のアシスタント体験でどれくらい差が出るのかな？個人的には、こうしたモデルの細分化が進むと、結局は開発者や企業がコストと性能のトレードオフで迷うだけのような気も… 🤔 でも、とりあえずHugging Faceで触ってみようかな。
![PaulGonzalez]()
Interessant, dass Meta jetzt gleich zwei Versionen von Llama 4 rausbringt! 🤔 Scout klingt nach einem guten Einstiegsmodell, aber ich frage mich, ob Maverick wirklich so viel besser ist... Vielleicht sollten sie lieber einen echt krassen Fokus statt viele halbgare Modelle entwickeln. Aber trotzdem nice, dass die Modelle auf Hugging Face verfügbar sind!
![WilliamLewis]()
Wow, Meta's Llama 4 sounds like a game-changer! Scout and Maverick? Cool names, but I wonder if they’ll outsmart my cat at hide-and-seek. 😺 Curious to see how these jazz up WhatsApp!
![BillyAdams]()
Wow, Llama 4 sounds like a game-changer for Meta AI! I'm curious how Scout and Maverick stack up against other models—any cool new tricks up their sleeves? 😎
![JustinAnderson]()
Probé el Llama 4 de Meta en WhatsApp y ¡es genial! El modelo Scout es muy útil para respuestas rápidas, pero Maverick parece demasiado atrevido. Sin embargo, es una buena actualización para el AI de Meta. Tal vez la próxima vez puedan hacer que Maverick sea menos 'maverick'? 😂
![FrankSanchez]()
Just tried out Meta's Llama 4 Scout and it's pretty slick! It's like having a smart friend that helps you navigate through the chaos of social media. The only thing is, sometimes it takes a bit too long to respond. Still, a solid addition to my daily toolkit! 🤓👍
안녕, 소식 들었어? Meta가 Llama 4를 방금 공개했는데, 이건 웹, WhatsApp, Messenger, Instagram에서 Meta AI 어시스턴트를 더욱 멋지게 만들어주는 최신 AI 모델 세트야. Meta나 Hugging Face에서 구할 수 있는 두 가지 새 모델을 출시했어: Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick. Scout는 단일 Nvidia H100 GPU에 들어갈 수 있는 깔끔한 소형 모델이고, Maverick은 GPT-4o나 Gemini 2.0 Flash 같은 대형 모델에 비견되는 강력한 녀석이야. 그리고 이거 알아? 그들은 아직 Llama 4 Behemoth를 준비 중인데, Mark Zuckerberg가 말하길 이건 "세계에서 가장 성능이 뛰어난 기본 모델"이 될 거라고 하더라.
Llama 4 Scout에 대해 말하자면, 이건 엄청난 1천만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어. 이건 마치 작업 메모리 같은 거야. 그리고 이건 Google의 Gemma 3, Gemini 2.0 Flash-Lite, 그리고 오픈소스 Mistral 3.1을 여러 벤치마크 테스트에서 압도하고 있어. 게다가 최고인 점은? 여전히 단일 Nvidia H100 GPU에 들어간다는 거야. Maverick도 만만치 않아. OpenAI의 GPT-4o와 Google의 Gemini 2.0 Flash에 맞서며, DeepSeek-V3와 코딩 및 추론 작업에서 훨씬 적은 파라미터로 경쟁하고 있어.
이미지: Meta
이제 Llama 4 Behemoth는 2,880억 개의 활성 파라미터와 총 2조 개를 가진 괴물이야. 아직 출시되진 않았지만, Meta는 이미 이 모델이 GPT-4.5와 Claude Sonnet 3.7을 STEM 벤치마크에서 능가할 거라고 자랑하고 있어.
Llama 4를 위해 Meta는 "전문가 혼합(MoE)" 아키텍처로 전환했는데, 이건 각 작업에 필요한 모델의 부분만 사용해서 자원을 절약하는 꽤 똑똑한 방식이야. 그들은 4월 29일 LlamaCon에서 미래 AI 계획에 대해 더 많은 정보를 공개할 예정이니, 그걸 주목해봐.
예전처럼 Meta는 Llama 4를 "오픈소스"라고 부르고 있지만, 이에 대해 약간의 반발이 있었어. Llama 4 라이선스에는 몇 가지 규칙이 있는데, 예를 들어 월간 활성 사용자가 7억 명이 넘는 대형 상업 기업이라면 사용 전에 Meta에 허가를 받아야 해. 2023년에 Open Source Initiative는 이에 대해 별로 기뻐하지 않았어. 그들은 이게 진짜 "오픈소스" 기준에 맞지 않는다고 했지.
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