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Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B: 다중 모달 우수성 또는 코딩 효율성?

작성자 / / LLM / 8 분 읽기
Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B: 다중 모달 우수성 또는 코딩 효율성?
목차
  1. 기본 소개
  2. 벤치마크 비교
  3. 속도 비교
  4. 하드웨어 요구 사항
  5. 애플리케이션 및 사용 사례
  6. Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B: 작업
  7. Novita API를 통해 Llama 4 Scout와 Llama 3.3 70B에 접근하는 방법

주요 하이라이트

Llama 4 Scout: 텍스트와 이미지 입력을 지원하는 최첨단 다중 모달 모델로, 10M 컨텍스트 길이를 제공하며 고급 추론, 확장 메모리 작업 및 비용 효율적인 대규모 출력에 이상적입니다.

Llama 3.3 70B: 텍스트 입력만 가능하고 131K 컨텍스트 길이를 가지지만, 간결한 구현과 낮은 하드웨어 요구 사항으로 코딩 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

성능: Llama 4 Scout는 추론, 지식 및 비용 효율성에서 앞서며, Llama 3.3 70B는 코딩 작업에서 약간 더 나은 성능을 보입니다.

하드웨어 요구 사항: Llama 4 Scout는 상당히 높은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 반면, Llama 3.3 70B는 일반 목적 애플리케이션에 더 접근하기 쉽습니다.

Llama 4 Scout와 Llama 3.3 70B는 각기 다른 사용 사례를 위해 설계된 두 가지 강력한 대형 언어 모델입니다. Llama 4 Scout의 다중 모달 기능과 10M 컨텍스트 길이는 고급 추론 및 확장 메모리 작업에 적합합니다. 반면 Llama 3.3 70B는 효율성, 코딩 성능 및 낮은 하드웨어 요구 사항에서 빛을 발하며 일반 목적 애플리케이션에 이상적입니다. 이 가이드는 두 모델의 차이점을 살펴보고 필요에 따라 올바른 모델을 선택하는 데 도움을 줍니다.

기본 소개

Llama 4 Scout는 **다중 모달 처리 ** 를 지원하여 텍스트와 이미지 같은 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있어 시각적 추론 및 데이터 합성과 같은 복잡한 작업에 적합합니다. 10M 컨텍스트 길이 는 대규모 순차 데이터를 처리할 수 있어 확장된 메모리와 컨텍스트 인식이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

Llama 4 Scout

**카테고리 ** ** 항목 ** ** 세부 사항**
**기본 정보 ** ** 모델 크기** 109B 파라미터 (토큰당 17B 활성)
오픈소스 공개
아키텍처 16 Mixture-of-Experts (MoE)
컨텍스트 최대 10M 토큰 지원
**언어 지원 ** ** 지원 언어** 200개 언어로 사전 학습. 아랍어, 영어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 인도네시아어, 이탈리아어, 포르투갈어, 스페인어, 타갈로그어, 태국어, 베트남어 지원.
**다중 모달 ** ** 기능** 입력: 다국어 텍스트 및 이미지; 출력: 다국어 텍스트 및 코드
**훈련 ** ** 훈련 데이터** 약 40조 토큰
사전 훈련 MetaP: 적응형 전문가 구성 + 중간 훈련
사후 훈련 SFT (쉬운 데이터) → RL (어려운 데이터) → DPO
**정밀도별 모델 크기 ** ** 텐서 유형** BF16

Llama 3.3 70B

**카테고리 ** ** 항목 ** ** 세부 사항**
**기본 정보 ** ** 모델 크기** 70B 파라미터
오픈소스 공개
아키텍처 최적화된 Transformer 아키텍처, GQA
컨텍스트 131K
**언어 지원 ** ** 지원 언어** 8개 언어 지원
**다중 모달 ** ** 기능** 텍스트-텍스트
**훈련 ** ** 훈련 데이터** 15조 토큰
훈련 방법 지도 학습 미세 조정 (SFT) 및 인간 피드백을 통한 강화 학습 (RLHF)
**정밀도별 모델 크기 ** ** 텐서 유형** BF16

벤치마크 비교

이제 각 모델의 기본 특성을 확인했으니, 다양한 벤치마크에서의 성능을 살펴보겠습니다. 이 비교는 각 모델의 강점을 다른 영역에서 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

**카테고리 ** ** 벤치마크 ** Llama 4 Scout Llama 3.3 70B
코딩 LiveCodeBench 32.8 33.3
추론 MMLU Pro 74.3 68.9
지식 GPQA Diamond 57.2 50.5
가격 (Novita AI) 1M 입력 토큰 $0.10 $0.10
1M 출력 토큰 $0.13 $0.39

추론, 지식 및 비용 효율성을 중시하는 다양한 작업에는 Llama 4 Scout 를 선택하세요. 코딩 성능이 주요 요구 사항이라면 Llama 3.3 70B 를 선택하세요.

더 많은 비교를 원하시면 다음 글을 확인해보세요:

속도 비교

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모델 선택

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속도 비교

Llama 4 Scout는 토큰 생성 속도가 더 빠르고 첫 토큰을 더 빨리 생성합니다. 이러한 특성은 낮은 지연 시간과 높은 응답성을 요구하는 애플리케이션에 더 적합합니다.

하드웨어 요구 사항

**모델 ** ** 컨텍스트 길이 ** Int4 VRAM GPU 필요 (Int4) FP16 VRAM GPU 필요 (FP16)
Llama 3.3 70B 131K 토큰 194.14GB 4xH100
Llama 4 Scout 4K 토큰 ~99.5 GB 1× H100 ~345 GB 8× H100
128K 토큰 ~334 GB 8× H100 ~579 GB 8× H100
10M 토큰 ~18.8 TB 240× H100 Int4와 동일 (KV 캐시 지배) 240× H100

하드웨어 요구 사항: Llama 3.3 70B는 확장된 컨텍스트 길이(131K 토큰, 4× H100)에서도 낮은 하드웨어 요구 사항을 유지합니다. 반면 Llama 4 Scout는 특히 128K 또는 10M 토큰을 처리하는 작업에서 하드웨어 집약적입니다.

확장성: Llama 4 Scout는 초장기 컨텍스트 길이(최대 10M 토큰)를 지원하지만, 극도의 컴퓨팅 리소스 비용이 들어 특수 목적의 고예산 애플리케이션에 적합합니다.

실용성: Llama 3.3 70B는 높은 효율성과 리소스 접근성이 필요한 일반 목적 사용 사례에 더 적합합니다. Llama 4 Scout는 대규모 토큰 컨텍스트가 필요한 특수 시나리오에 이상적이지만, 요구 사항이 높아 일반 환경에서는 덜 실용적입니다.

애플리케이션 및 사용 사례

Llama 4 Scout 애플리케이션:

  1. 다중 모달 작업: 텍스트와 이미지를 포함한 작업(예: 시각적 질문 응답, 이미지 캡셔닝, 다중 모달 추론)에 적합합니다.
  2. 확장 컨텍스트 처리: 10M 컨텍스트 길이로 긴 문서, 역사적 데이터 또는 대규모 대화 분석에 탁월합니다.
  3. 고성능 추론: 과학적 분석, 복잡한 문제 해결, 의사 결정과 같은 고급 추론 작업에 적합합니다.
  4. 비용 효율적인 출력: 출력 토큰 비용을 최소화하며 대규모 텍스트 생성을 최적화합니다.

Llama 3.3 70B 애플리케이션:

  1. 코딩 및 프로그래밍: 코딩 작업에서 약간 더 나은 성능을 보여 소프트웨어 개발, 디버깅, 코드 생성에 강력한 선택입니다.
  2. 중간 수준의 컨텍스트 요구 사항: 최대 131K 토큰을 지원하며 문서 분석, 요약, 중간 길이 대화와 같은 애플리케이션에 적합합니다.
  3. 일반 목적 사용: 극단적인 컨텍스트 길이나 다중 모달 기능이 필요하지 않은 콘텐츠 생성, 질문 응답, 일상적 추론 등 다양한 작업에 잘 작동합니다.
  4. 입력에 대한 예산 친화적: 균형 잡힌 비용 구조로 입력 처리가 많은 작업에 실용적인 선택입니다.

Llama 4 Scout vs Llama 3.3 70B: 작업

작업 1: 논리 추론

프롬프트: “방에 들어서면 침대가 보입니다. 침대 위에는 개 두 마리, 고양이 네 마리, 기린 한 마리, 소 다섯 마리, 오리 한 마리가 있습니다. 또한 의자 세 개와 탁자 하나가 있습니다. 바닥에 있는 다리는 몇 개인가요?”

Llama 4 Scout

llama 4 scout 추론

Llama 3.3 70B

llama 3.3 추론

평가:

  • 정확도: Llama 3.3 70B가 침대 다리와 사람의 다리를 모두 포함하여 더 완전한 답변(22개 다리)을 제공했으며, Llama 4 Scout는 이를 놓쳤습니다.
  • 명확성: Llama 4 Scout는 더 구조화되고 상세한 설명을 제공하여 추론 과정을 따라가기 쉽습니다.
  • 해석: Llama 3.3 70B가 사람의 다리를 포함한 것은 질문의 의도에 따라 논쟁의 여지가 있습니다. 질문이 사람을 명시적으로 제외한다면 답은 20개 다리가 됩니다.

작업 2: 문제 해결 능력

프롬프트: “스도쿠 퍼즐을 풀 수 있는 프로그램을 작성하세요.”

Llama 4 Scout

llama 4 scout 코드

Llama 3.3 70B

llama 3.3 70b 코드

평가:

  • Llama 4 Scout 의 구현은 초보자나 명확성과 상세한 설명을 중시하는 사람에게 더 좋습니다. 따라하기 쉽고 깔끔한 출력 형식을 포함합니다. Llama 3.3 70B 의 구현은 더 간결하고 효율적이어서 스도쿠 해결 알고리즘에 익숙하고 간결한 코드를 선호하는 사용자에게 좋은 선택입니다.

Novita API를 통해 Llama 4 Scout와 Llama 3.3 70B에 접근하는 방법

1단계: 로그인 및 모델 라이브러리 접근

계정에 로그인하고 Model Library 버튼을 클릭하세요.

로그인 및 모델 라이브러리 접근

지금 Llama 4 Scout 사용해보기!

2단계: 모델 선택

사용 가능한 옵션을 둘러보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.

모델 선택

3단계: 무료 체험 시작

선택한 모델의 기능을 탐색하려면 무료 체험을 시작하세요.

무료 체험 시작

4단계: API 키 받기

API 인증을 위해 새 API 키를 제공해 드립니다. Settings 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사할 수 있습니다.

API 키 받기

5단계: API 설치

프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.

API 설치

설치 후 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호 작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 chat completions 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 Scout와 Llama 3.3 70B 중 선택은 요구 사항에 따라 달라집니다. 다중 모달 입력, 광범위한 메모리 및 고급 추론이 필요한 작업에는 Llama 4 Scout 가 더 나은 선택입니다. 코딩, 중간 수준의 컨텍스트 길이 및 하드웨어 효율성에 중점을 둔다면 Llama 3.3 70B 가 더 실용적인 솔루션을 제공합니다. Novita AI를 통해 이러한 모델을 탐색하여 애플리케이션에 완벽한 모델을 찾아보세요.

자주 묻는 질문

Llama 4 Scout의 특징은 무엇인가요?

4B, 12B, 27B 모델은 128K 컨텍스트 창을, 1B 모델은 32K 컨텍스트 창을 갖습니다. Llama 4 Scout는 다중 모달 입력(텍스트 및 이미지)을 지원하며 탁월한 10M 컨텍스트 길이를 제공하여 대규모 추론, 긴 문서 처리 및 고급 의사 결정 작업에 적합합니다.

Llama 4 Scout 대신 Llama 3.3 70B를 사용해야 하는 사람은 누구인가요?

Llama 3.3 70B는 코딩, 중간 수준의 메모리 요구 사항(131K 토큰) 및 제한된 하드웨어 리소스를 가진 사용자에게 이상적입니다.

Llama 4 Scout와 Llama 3.3 70B에 접근하는 방법

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