Meta Llama 4는 단순한 AI 모델을 넘어, 개발자에게 광범위한 자유와 유연성을 제공하는 오픈형 생성형 AI 모델입니다. 최신 버전인 Llama 4는 더욱 강력해진 기능과 향상된 성능으로 주목받고 있으며, 복잡한 데이터 분석부터 멀티모달 기능까지 다양한 분야에서 혁신적인 가능성을 열어줍니다. 과연 Meta Llama 4가 어떤 특징을 가지고 있으며, 어디에 어떻게 활용될 수 있는지 자세히 알아볼까요?
Meta Llama, 과연 무엇인가요?
Meta Llama는 메타가 개발한 생성형 AI 모델의 패밀리입니다. 클로드(Anthropic), 제미니(Google), 그록(xAI), 챗GPT(OpenAI) 등 대부분의 주요 AI 모델이 API를 통해서만 접근 가능한 것과 달리, Meta Llama는 개발자들이 다운로드하여 자유롭게 사용할 수 있는 ‘오픈형’ 모델이라는 점에서 특별합니다. 최신 버전인 Llama 4는 2025년 4월에 출시되었으며, 스카우트(Scout), 매버릭(Maverick) 두 가지 모델로 구성되어 있어요. (비히모스 모델은 아직 개발 중이랍니다.)
- 스카우트(Scout): 170억 개의 활성 파라미터와 1억 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 자랑하며, 긴 워크플로우와 대규모 데이터 분석에 최적화되어 있습니다.
- 매버릭(Maverick): 170억 개의 활성 파라미터와 1백만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 가지며, 추론 능력과 응답 속도 균형이 뛰어나 코딩, 챗봇, 기술 지원 등에 적합한 범용 모델입니다.
- 비히모스(Behemoth): 2880억 개의 활성 파라미터와 2조 개의 총 파라미터를 목표로 하며, 고급 연구 및 STEM 작업에 활용될 예정이에요.
여기서 ‘토큰’은 원시 데이터를 세분화한 조각을 의미하며, ‘컨텍스트 윈도우’는 모델이 출력을 생성하기 전에 고려하는 입력 데이터의 양을 말합니다. Llama 4 스카우트의 1억 토큰 컨텍스트 윈도우는 약 80권의 소설 분량과 맞먹는답니다.
Llama 4, 어떤 특징을 가지고 있나요?
Llama 4는 방대한 양의 레이블 없는 텍스트, 이미지, 비디오 데이터로 훈련되어 폭넓은 시각적 이해력을 갖추고 있습니다. 특히 스카우트와 매버릭 모델은 메타의 첫 번째 오픈형 네이티브 멀티모달 모델로, 200개 언어로 훈련되어 글로벌 활용성이 높아요.
이 모델들은 ‘전문가 혼합(MoE: Mixture-of-Experts)’ 아키텍처를 사용하여 계산 부하를 줄이고 훈련 및 추론 효율성을 향상시켰습니다. 스카우트가 16명의 전문가를, 매버릭이 128명의 전문가를 포함하고 있다는 점이 그 예시예요.
Meta Llama로 무엇을 할 수 있나요?
Meta Llama는 다양한 보조 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다. 코딩, 기본적인 수학 질문 답변, 그리고 한국어를 포함한 12개 이상의 언어로 문서 요약이 가능해요. 대량의 PDF나 스프레드시트와 같은 텍스트 기반 워크로드 분석도 Llama의 주요 능력 중 하나입니다.
Llama 4의 모든 모델은 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원하며, 특정 모델들은 특정 작업에 더욱 특화되어 있습니다. 예를 들어, Llama 4 스카우트는 장기 워크플로우와 대규모 데이터 분석에, 매버릭은 코딩, 챗봇, 기술 비서에, 비히모스는 고급 연구 및 STEM 작업에 적합하죠.
또한, Llama 모델은 브레이브 서치(Brave Search)를 이용해 최신 이벤트에 대한 질문에 답하고, 울프람 알파(Wolfram Alpha) API로 수학 및 과학 관련 쿼리를 처리하며, 파이썬 인터프리터로 코드 유효성 검사를 수행하는 등 타사 애플리케이션, 도구 및 API를 활용하도록 구성할 수 있습니다.
Meta Llama, 어디서 만나볼 수 있을까요?
일상에서 Meta Llama와 대화하고 싶다면, 페이스북 메신저, 왓츠앱, 인스타그램, 오큘러스, Meta.ai 등 40개국에서 Meta AI 챗봇 경험을 통해 만나볼 수 있습니다. 200개 이상의 국가 및 지역에서는 Llama의 미세 조정 버전이 Meta AI 경험에 활용되고 있답니다.
개발자를 위한 Llama 4 스카우트와 매버릭 모델은 Llama.com 및 메타의 파트너사인 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 이용 가능해요. 메타는 엔비디아(Nvidia), 데이터브릭스(Databricks), 그록(Groq), 델(Dell), 스노우플레이크(Snowflake)를 포함한 25개 이상의 파트너가 Llama를 호스팅하고 있다고 밝혔습니다.
주목할 점은, 월 7억 명 이상의 사용자를 보유한 앱 개발자는 메타로부터 특별 라이선스를 요청해야 한다는 라이선스 제한이 있다는 점입니다. 또한, 2025년 5월 메타는 스타트업이 Llama 모델을 채택하도록 장려하는 ‘Llama for Startups’ 프로그램을 시작하여, 메타의 Llama 팀으로부터 지원과 잠재적 자금 조달 기회를 제공하고 있습니다.
Meta가 제공하는 Llama 안전 도구들
메타는 Llama 모델을 더 안전하게 사용할 수 있도록 여러 도구를 제공합니다.
- Llama 가드(Llama Guard): 범죄 활동, 아동 착취, 저작권 침해, 혐오 발언, 자해, 성적 학대 등 잠재적으로 문제가 될 수 있는 콘텐츠를 감지합니다.
- 프롬프트 가드(Prompt Guard): 모델을 ‘공격’하여 원치 않는 방식으로 작동하게 만드는 프롬프트 주입 공격으로부터 모델을 보호합니다.
- 사이버보안 평가 도구(CyberSecEval): 모델의 사이버 보안 위험을 평가하는 벤치마크 모음입니다.
- Llama 방화벽(Llama Firewall): 프롬프트 주입, 불안정한 코드, 위험한 도구 상호 작용과 같은 위험을 감지하고 방지하는 보안 가드레일입니다.
- 코드 실드(Code Shield): LLM이 생성한 불안정한 코드에 대한 추론 시간 필터링을 지원하고, 7가지 프로그래밍 언어에 대한 보안 명령 실행을 제공합니다.
이러한 도구들은 Llama 모델의 안전성을 높이는 데 기여하지만, 사용자가 직접 내용을 커스터마이징하고 적용해야 하는 경우도 있습니다.
Llama의 한계와 주의사항은 무엇인가요?
다른 생성형 AI 모델과 마찬가지로 Llama도 몇 가지 한계와 위험을 가지고 있습니다. 멀티모달 기능은 현재 주로 영어에 한정되어 있어요. 또한, 메타가 저작권이 있는 전자책과 기사 데이터셋으로 Llama 모델을 훈련시킨 점은 논란의 여지가 있으며, 모델이 저작권이 있는 스니펫을 생성할 경우 저작권 침해 문제가 발생할 수 있습니다. 메타는 인스타그램과 페이스북 게시물, 사진, 캡션을 AI 훈련에 사용하며, 사용자가 옵트아웃하기 어렵다는 점도 비판받고 있습니다.
코딩 분야에서도 주의가 필요합니다. Llama가 버그가 많거나 불안정한 코드를 생성할 수 있기 때문인데요. 경쟁 코딩 문제 벤치마크인 LiveCodeBench에서 Llama 4 매버릭은 40%의 점수를 기록했는데, 이는 OpenAI의 GPT-5 (85%)나 xAI의 Grok 4 Fast (83%)에 비해 낮은 수치입니다. 따라서 AI가 생성한 코드는 반드시 전문가의 검토를 거쳐야 합니다. 마지막으로, Llama 모델 역시 다른 AI 모델처럼 그럴듯하지만 사실이 아니거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 수 있다는 점을 항상 인지하고 사용해야 해요.
Meta Llama 4는 오픈형이라는 장점과 함께 다양한 기능을 제공하며 AI 생태계에 큰 영향을 미치고 있습니다. 개발자 친화적인 환경과 끊임없는 안전 도구 개선 노력은 Llama의 미래를 더욱 기대하게 만드는데요. 여러분은 Meta Llama 4를 어떻게 활용하고 싶으신가요? 댓글로 여러분의 경험과 생각을 공유해 주세요!