“챗GPT를 위협하는 괴물 등장?”

메타의 LLaMA 4가 공개한 충격적 스펙과 가격, 그리고 DeepSeek과의 대결

2025년 초, AI 업계는 중국 스타트업 DeepSeek이 만든 DeepSeek R1 모델로 인해 충격에 빠졌습니다. 불과 수백만 달러의 예산으로 기존 GPT-4나 Meta LLaMA 3보다 뛰어난 성능을 보여주었기 때문입니다. 이에 자극받은 **메타(Meta)**는 새로운 반격 카드를 꺼냈습니다. 바로 LLaMA 4 시리즈입니다.

이번 글에서는 메타가 내놓은 LLaMA 4 모델들이 어떤 점에서 혁신적인지, 그리고 실제로 경쟁사 모델과 비교해 얼마나 뛰어난 성능을 보이는지 알기 쉽게 정리해보겠습니다.

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LLaMA 4, 어떤 모델들이 있나?

메타는 이번에 총 3개의 모델을 발표했습니다.

• LLaMA 4 Scout: 1090억 파라미터, 긴 문맥 처리에 강함
• LLaMA 4 Maverick: 4000억 파라미터, 일반적 멀티모달 태스크에 적합
• LLaMA 4 Behemoth(베히모스): 무려 2조 파라미터, 현재 훈련 중이며 곧 출시 예정

이 세 모델은 모두 멀티모달(Multimodal) 구조를 갖추고 있으며, 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상까지 입력과 출력이 가능해졌습니다.

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긴 문맥 이해력의 진화: 최대 1,000만 토큰까지

LLaMA 4에서 특히 주목할 부분은 **문맥 길이(Context Length)**입니다.

모델명	최대 문맥 길이	대략적인 페이지 수	활용 분야
Scout	10,000,000 토큰	약 15,000페이지	논문 분석, 의료·법률 문서 처리
Maverick	1,000,000 토큰	약 1,500페이지	일반 AI 어시스턴트, 고객 서비스

과거에는 AI가 수백~수천 단어 이상의 문서를 이해하거나 처리하는 데 한계가 있었지만, 이제는 수천 페이지 분량의 문서를 한 번에 처리할 수 있습니다.

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DeepSeek R1과의 성능 비교: 과연 누가 더 강할까?

성능을 비교할 수 있는 대표적인 벤치마크 수치들을 아래와 같이 정리해보았습니다. (모든 점수는 상위가 우수)

벤치마크 항목	LLaMA 4 Behemoth	DeepSeek R1	OpenAI GPT-4o
MATH-500 (수학)	95.0	97.3	96.4
GPQA Diamond (일반지식)	73.7	71.5	75.7
MMLU Pro (복합지식)	82.2	90.8	91.8

→ 수학 성능은 DeepSeek이,
→ 지식 기반 질의응답은 GPT-4o가
→ 균형 잡힌 종합 성능은 LLaMA 4 Behemoth가 우위를 점하고 있습니다.

즉, Behemoth는 아직 완전체는 아니지만, 공개된 오픈소스 중에서는 최고 수준에 가깝습니다.

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가격까지 착하다? 토큰당 가격 비교

성능만큼 중요한 게 바로 운영비용이죠. Meta는 자사 모델을 누구나 사용할 수 있도록 오픈소스 형태로 무료 배포하면서도, 상용 클라우드 업체인 Groq을 통해 다음과 같은 가격으로 제공하고 있습니다.

모델명	입력 토큰 가격	출력 토큰 가격	평균 비용 (백만 토큰 기준)
LLaMA 4 Scout	$0.11	$0.34	$0.13
LLaMA 4 Maverick	$0.50	$0.77	$0.53
GPT-4o (OpenAI)	약 $4.38 (총합)	-	$4.38

최대 30배 이상 저렴합니다. 특히 Scout 모델은 긴 문서에 최적화되어 있으면서도 매우 저렴하기 때문에, 학계나 의료 분야에서 큰 주목을 받을 수 있습니다.

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새로운 훈련 기술: MetaP와 Mixture-of-Experts

메타는 이번 LLaMA 4 시리즈를 훈련할 때 다음과 같은 새로운 기법을 도입했습니다.

1. Mixture-of-Experts (MoE):
   128개의 전문가 네트워크 중 필요한 일부만 작동시켜 효율성과 속도를 극대화
2. MetaP:
   한 모델에서 얻은 하이퍼파라미터를 다른 모델에도 적용 가능 → 훈련비용 절감

이러한 기술 덕분에 LLaMA 4는 기존 대비 **두 배 이상의 데이터(30조 토큰)**를 사용하면서도 비용을 절반 이하로 줄일 수 있었습니다.

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안전성과 편향 문제에도 대비

메타는 최근 AI 모델의 정치적 편향 문제를 줄이기 위해 다음 도구들을 도입했습니다.

• Llama Guard: 위험한 프롬프트 감지
• Prompt Guard: 부적절한 입력 필터링
• GOAT 테스트: 공격적 입력에 대한 자동 레드팀 테스트
• CyberSecEval: 사이버보안 위협 대응 점검

뿐만 아니라, 정치적 편향성을 줄이기 위해 중도적인 응답 설계를 강조했으며, 이는 미국 대선 이후 보수층까지 포용하려는 메타의 전략과도 맞닿아 있습니다.

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LLaMA 4는 진짜 “오픈소스 챗GPT 킬러”일까?

지금까지 살펴본 결과, LLaMA 4는 다음과 같은 강점을 지니고 있습니다.

• 오픈소스임에도 불구하고 상용 모델에 가까운 성능
• 저렴한 비용, 높은 문맥 이해력
• 멀티모달 지원, 안전한 설계

비록 일부 수치에서 DeepSeek R1이나 GPT-4o에 미치지 못할 수는 있지만, 완전한 오픈소스 모델 중에서는 가장 실용적이고 강력한 선택지입니다.

앞으로 Behemoth가 정식 출시되면, 본격적인 "AI 삼국지 시대"가 열릴지도 모르겠습니다.

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관련 링크

• LLaMA 4 공식 다운로드 페이지 (Meta)
• DeepSeek 공식 사이트
• HuggingFace에서 LLaMA 4 모델 보기