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AI 환경은 Llama 4 Maverick 및 Gemma 3 27B 와 같은 최첨단 언어 모델이 지배하고 있으며, 각각은 다양한 사용 사례에 맞춰져 있습니다. Llama 4 Maverick의 비교할 수 없는 성능은… 왜 Meta는 하루에 하나가 아니라 **두 개의 주력 모델 **—Llama 4 Maverick 과 Llama 4 Scout—을 출시했을까요?
하나의 크기가 모든 상황에 맞지 않기 때문입니다.
두 모델 모두 최첨단 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 기반으로 구축되었으며 멀티모달 입력을 지원하지만, **매우 다른 요구 사항 ** 을 충족합니다. Maverick 은 실시간 멀티모달 작업을 위한 빠르고 다재다능한 강자입니다. 반면 Scout 은 긴 컨텍스트 전문가로, 전체 책이나 기술 문서에 걸친 심층 추론을 처리하도록 설계되었습니다.
이 글에서는 **핵심 차이점 **, ** 실제 적용 사례 , ** 성능 벤치마크를 분석하여 사용 사례에 적합한 모델을 선택할 수 있도록 도와드리겠습니다.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: 기본 소개
| 항목 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 출시일 | 2025년 4월 5일 | 2025년 4월 5일 |
| 모델 크기 | 400B (128 MoE, 17B 활성/토큰) | 109B (16 MoE, 17B 활성/토큰) |
| 오픈소스 | ✅ 예 | ✅ 예 |
| 아키텍처 | MoE (128 Experts) | MoE + iRoPE (16 Experts + Interleaved RoPE) |
| 컨텍스트 길이 | 1M 토큰 | 10M 토큰 |
| 언어 지원 | 200개 이상 언어 | 200개 이상 언어 |
| 멀티모달 입력 | 텍스트 + 이미지 | 텍스트 + 이미지 |
| 출력 유형 | 다국어 텍스트 + 코드 | 다국어 텍스트 + 코드 |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: 학습 및 적용
Maverick 은 **멀티모달 이해 ** 에 뛰어나, **광고 추천 **, ** 어시스턴트 시스템 , ** 텍스트-이미지 조합을 효율적으로 처리해야 하는 사용 사례에 이상적입니다.
Scout 은 훨씬 더 크고 다양한 **텍스트 중심 코퍼스 ** 로 학습되어, **기술 문서 **, ** 법률 텍스트 분석 **, ** 복잡한 추론 과 같은 ** 긴 컨텍스트 작업에 적합합니다.
| 항목 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 학습 데이터 | ~22T 토큰 (멀티모달, Meta 콘텐츠 포함) | ~40T 토큰 (언어 풍부, 더 넓은 범위) |
| 사전 학습 | MetaP: Adaptive Experts + Mid-Training | 동일 |
| 후처리 학습 | SFT → RL → DPO | 동일 |
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: 벤치마크
전반적으로 다양한 벤치마크 테스트에서 Llama 4 Maverick은 대부분의 경우 Llama 4 Scout보다 높은 점수를 기록했으며, 추론, 코딩, 긴 컨텍스트 처리 등의 측면에서 더 뛰어난 성능을 보였습니다.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: 속도 비교
직접 테스트해보고 싶다면 Novita AI 웹사이트에서 무료 체험을 시작할 수 있습니다.
출력 속도
지연 시간
가격
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: 하드웨어 요구 사항
Maverick vs Scout: Maverick은 동일한 토큰 길이에서도 모델 크기가 더 커서 ** 더 많은 메모리 **를 소비하는 반면, Scout 은 초장기 컨텍스트에 더 최적화되어 있지만 극단적인 메모리 요구 사항이 따릅니다.
Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout: 응용 분야
| 측면 | Llama 4 Maverick | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| 모델 초점 | 범용, 멀티모달 및 고효율 추론에 최적화 | 긴 컨텍스트 전문가, 확장된 추론 및 메모리 집약적 작업용 |
| 이상적인 사용 사례 | AI 어시스턴트 광고 추천 이미지+텍스트 Q&A 챗봇 |
법률 문서 분석 기술 매뉴얼 파싱 전체 책 요약 |
| **배포 대상 ** | ** 실시간, 비용 균형 추론 **이 필요한 기업 | ** 초장기 문서**를 처리하는 실험실, 연구소, 기관 |
Novita API를 통해 Llama 4에 액세스하는 방법
1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근
계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 살펴보기 위해 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API 인증을 위해 새 API 키를 제공해 드립니다. 설정 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Llama 4 Maverick과 Llama 4 Scout은 각각 서로 다른 목적을 가지고 있습니다. 고속 멀티모달 AI 제품을 구축하고 있다면 Maverick 이 적합합니다. 수만 개의 토큰에 걸친 초장기 문서를 다루거나 지속적인 추론이 필요하다면 Scout 이 더 나은 선택입니다. 개발자는 Novita AI의 플랫폼 을 통해 무료 체험과 간편한 API 액세스로 두 모델을 모두 사용해볼 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Maverick과 Scout은 실제 사용 시 어떻게 다른가요?
Maverick은 동적이고 멀티모달이며 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. Scout은 긴 시퀀스에 걸친 심층 추론에 적합합니다.
벤치마크에서 어떤 Llama 4 모델이 더 성능이 좋나요?
Llama 4 Maverick이 일반적으로 코딩, 추론, 표준 NLP 작업에서 더 높은 점수를 기록합니다.
Llama 4 Maverick에 어떻게 액세스하나요?
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Novita AI 는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 동시에 확장을 위한 합리적인 가격의 신뢰할 수 있는 GPU 클라우드를 제공합니다.
