Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
400B
모델 매개 변수 수량
Meta
제휴 조직
오픈 소스
라이선스 유형
2025년 4월 5일
출시 시간
모델 소개
Llama 4 모델은 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 사용하는 자기 회귀 언어 모델이며, 기본적인 멀티모달성을 위해 초기 융합을 통합합니다.
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언어 이해 능력
종종 의미 론적 잘못 판단을 내리며, 논리적 인 분리가 응답으로 이어집니다.
5.3
지식 범위 범위
주류 분야에 대한 핵심 지식을 보유하고 있지만 최첨단 학제 간 분야에 대한 제한된 범위를 가지고 있습니다.
8.8
추론 능력
비선형 관계를 처리 할 때 효율성이 떨어지지 만 3 단계 이상의 단계로 논리적 추론을 수행 할 수 있습니다.
8.5
모델 비교
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델이며, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델로, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro는 구글 딥마인드 인공지능 연구팀이 발표한 모델로, 버전 번호는 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06입니다.
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2는 경제적인 훈련과 효율적인 추론이 특징인 강력한 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 언어 모델입니다. 총 2360억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 각 토큰마다 210억 개의 파라미터가 활성화됩니다. DeepSeek 67B와 비교했을 때, DeepSeek-V2는 더 나은 성능을 제공하면서도 42.5%의 훈련 비용을 절감하고, KV 캐시를 93.3% 줄이며, 최대 생성 스루풋을 5.76배 증가시킵니다.
관련 모델
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4 모델은 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 사용하고 네이티브 다중 모달성을 위해 초기 융합을 통합한 오토리그레시브 언어 모델입니다.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1은 다국어를 지원하며 128K의 훨씬 긴 컨텍스트 길이, 최첨단 도구 사용 능력, 그리고 전체적으로 더 강력한 추론 능력을 가지고 있습니다.
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B는 일반 지식, 조종 가능성, 수학, 도구 사용, 다국어 번역 등 최첨단 능력에서 최고의 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 최초의 오픈 소스 모델입니다.
Llama3.2-3B-Instruct
Llama 3.2 3B 모델은 128K 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며 요약, 명령 따르기, 재작성 작업 등 엣지에서 로컬로 실행되는 장치 내 사용 사례에서 클래스 최고의 성능을 발휘합니다.
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1은 다국어를 지원하며 훨씬 더 긴 컨텍스트 길이(128K), 최신 도구 사용 능력, 그리고 전체적으로 더 강력한 추론 능력을 가지고 있습니다.
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