메타는 스카우트, 매버릭, 베헤모스를 포함한 Llama 4 시리즈 AI 모델을 시작합니다.

Meta는 2025 년 4 월 5 일 최신 AI 모델 인 Llama 4를 공식적으로 출시했습니다.이 릴리스에는 스카우트, 매버릭, 베헤모스 및 L4emoth의 4 가지 모델이 포함됩니다.

Meta has unveiled its latest series of AI models, Llama 4, in a move that signals the company's persistence in the competitive landscape of large language models (LLMs).

메타는 LLM (Lange Language Models)의 경쟁 환경에서 회사의 지속성을 알리는 움직임으로 최신 시리즈의 AI 모델 인 LLAMA 4를 공개했습니다.

This release, which follows the previous iteration launched in 2024, includes four models: Scout, Maverick, Behemoth, and L4emoth.

2024 년에 시작된 이전 반복을 따르는이 릴리스에는 스카우트, 매버릭, 베헤모스 및 L4EMOTH의 4 가지 모델이 포함됩니다.

Each model is designed with a focus on multimodal capabilities and computational efficiency, leveraging a mixture-of-experts (MoE) architecture.

각 모델은 멀티 모달 기능 및 계산 효율성에 중점을 두어 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 활용합니다.

The MoE approach allows the models to divide tasks into subtasks handled by specialized "expert" components, enhancing performance while reducing computational costs.

MOE 접근 방식을 통해 모델은 작업을 전문화 된 "전문가"구성 요소로 처리하는 하위 작업으로 나누어 성능을 향상시키면서 계산 비용을 줄일 수 있습니다.

Scout and Maverick are currently available through Meta's platforms and partners like Hugging Face, while Behemoth remains in training.

스카우트와 매버릭은 현재 메타의 플랫폼과 포옹 페이스와 같은 파트너를 통해 제공되며, 베헤모스는 여전히 훈련을 받고 있습니다.

Scout operates with 109 billion total parameters and excels in processing long-context documents with a context window of up to 10 million tokens. Maverick, boasting 400 billion parameters, is optimized for general assistant applications, including creative writing and multilingual tasks.

스카우트는 109 억 개의 총 매개 변수로 작동하며 최대 천만 개의 토큰의 컨텍스트 창으로 장기 텍스트 문서를 처리하는 데 탁월합니다. 4 천억 개의 매개 변수를 자랑하는 Maverick은 창의적인 작문 및 다국어 작업을 포함한 일반 보조 응용 프로그램에 최적화되었습니다.

Once released, Behemoth is expected to be the company's most powerful model yet, targeting more specialized STEM-related applications. L4emoth, an even larger model with 568 billion parameters, is designed for extreme efficiency, performing tasks with minimal computational resources.

일단 출시되면 Behemoth는 회사의 가장 강력한 모델이 될 것으로 예상되며보다 전문화 된 STEM 관련 응용 프로그램을 목표로합니다. 568 억 개의 매개 변수를 가진 훨씬 더 큰 모델 인 L4EMOTH는 극도의 효율성을 위해 설계되어 최소한의 계산 리소스로 작업을 수행합니다.

Llama 4 models are trained on a massive dataset of text and code in multiple programming languages. They can perform various tasks, including

LLAMA 4 모델은 여러 프로그래밍 언어로 거대한 텍스트 및 코드 데이터 세트에 대해 교육을받습니다. 그들은 포함하여 다양한 작업을 수행 할 수 있습니다

* Translation

* 번역

* Writing different kinds of creative content

* 다른 종류의 창의적인 콘텐츠 작성

* Answering questions in an informative way

* 유익한 방식으로 질문에 답하십시오

* Following instructions and completing requests thoughtfully

* 지침에 따라 및 요청을 신중하게 완료합니다

* Coding in multiple programming languages

* 여러 프로그래밍 언어로 코딩

Despite impressive capabilities, the models still lag behind advanced offerings from Google and Anthropic in certain areas like reasoning.

인상적인 기능에도 불구하고, 모델은 여전히 ​​Google의 고급 제품과 추론과 같은 특정 분야에서 인류를 뒤덮고 있습니다.

"We are continuing to work on improving our models' reasoning abilities and expect to share more updates on that front in the coming months," a Meta spokesperson stated.

메타 대변인은“우리는 모델의 추론 능력을 개선하기 위해 계속 노력하고 있으며 앞으로 몇 달 안에 그 전선에 대한 더 많은 업데이트를 공유 할 것으로 예상하고있다.

This launch marks the beginning of a new phase for the Llama ecosystem.

이 출시는 LLAMA 생태계의 새로운 단계의 시작입니다.

* The models will be supported by a vibrant community of researchers and developers on the Llama GitHub repository.

*이 모델은 Llama Github 저장소의 활기찬 연구원 및 개발자 커뮤니티가 지원합니다.

* The company also plans to release more smaller derivative models from Llama 4 to encourage experimentation and innovation.

*이 회사는 또한 실험과 혁신을 장려하기 위해 LLAMA 4에서 더 작은 파생물 모델을 출시 할 계획입니다.

* Furthermore, Meta hopes to expand the availability of Llama 4's multimodal features to more users and regions in the future.

또한 Meta는 LLAMA 4의 멀티 모드 기능의 가용성을 향후 더 많은 사용자와 지역으로 확장하기를 희망합니다.

This move comes as Big Tech companies face increasing pressure to balance technological advancement with ethical and legal considerations, especially regarding data privacy and the potential misuse of AI.

이러한 움직임은 대기업 회사가 특히 데이터 개인 정보 보호 및 AI의 잠재적 오용과 관련하여 기술 발전의 윤리 및 법적 고려 사항 균형을 유지하라는 압력을 높이면서 발생합니다.

In Europe, for instance, Meta's ability to deploy models like Llama 4 is subject to licensing restrictions due to EU regulations. Additionally, companies with over 700 million monthly active users require special licenses to operate in the region.

예를 들어, 유럽에서는 LLAMA 4와 같은 모델을 배포하는 Meta의 능력은 EU 규정으로 인해 라이센스 제한이 적용됩니다. 또한 7 억 명이 넘는 월간 활성 사용자가있는 회사는이 지역에서 운영하기 위해 특별 라이센스가 필요합니다.

Llama 4 represents Meta's response to escalating competition in the LLM domain. While internal benchmarks suggest improvements over some competitors in specific tasks, the models still lag behind advanced offerings from Google and Anthropic in certain areas like reasoning.

LLAMA 4는 LLM 도메인의 에스컬레이션 경쟁에 대한 메타의 반응을 나타냅니다. 내부 벤치 마크는 특정 작업에서 일부 경쟁 업체보다 개선을 제안하지만, 모델은 여전히 ​​Google의 고급 제품과 추론과 같은 특정 분야에서는 인류의 고급 제품보다 뒤떨어져 있습니다.

"We are continuing to work on improving our models' reasoning abilities and expect to share more updates on that front in the coming months," a Meta spokesperson noted.

메타 대변인은“우리는 모델의 추론 능력을 개선하기 위해 계속 노력하고 있으며 앞으로 몇 달 안에 그 전선에 대한 더 많은 업데이트를 공유 할 것으로 예상하고있다.

This launch marks the beginning of a new phase for the Llama ecosystem. The models will be supported by a vibrant community of researchers and developers on the Llama GitHub repository.

이 출시는 LLAMA 생태계의 새로운 단계의 시작입니다. 이 모델은 Llama Github 저장소의 활기찬 연구원 및 개발자 커뮤니티가 지원할 것입니다.

The company also plans to release more smaller derivative models from Llama 4 to encourage experimentation and innovation.

이 회사는 또한 실험과 혁신을 장려하기 위해 LLAMA 4에서 더 작은 파생물 모델을 출시 할 계획입니다.

Furthermore, Meta hopes to expand the availability of Llama 4's multimodal features to more users and regions in the future.

또한 Meta는 LLAMA 4의 멀티 모드 기능의 가용성을 향후 더 많은 사용자와 지역으로 확장하기를 희망합니다.

This move comes as Big Tech companies face increasing pressure to balance technological advancement with ethical and legal considerations, especially regarding data privacy and the potential misuse of AI.

이러한 움직임은 대기업 회사가 특히 데이터 개인 정보 보호 및 AI의 잠재적 오용과 관련하여 기술 발전의 윤리 및 법적 고려 사항 균형을 유지하라는 압력을 높이면서 발생합니다.

In Europe, for instance, Meta's ability to deploy models like Llama 4 is subject to licensing restrictions due to EU regulations. Additionally, companies with over 700 million monthly active users require special licenses to operate in the region.

예를 들어, 유럽에서는 LLAMA 4와 같은 모델을 배포하는 Meta의 능력은 EU 규정으로 인해 라이센스 제한이 적용됩니다. 또한 7 억 명이 넘는 월간 활성 사용자가있는 회사는이 지역에서 운영하기 위해 특별 라이센스가 필요합니다.