Llama 4 Maverick은 128개 전문가와 순방향 연산당 170억 활성 매개변수(총 4,000억)를 갖춘 전문가 혼합(MoE) 구조의 Meta 대용량 멀티모달 언어 모델입니다. 12개 언어의 텍스트·이미지 입력과 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원하며, 조기 융합 방식으로 네이티브 멀티모달을 구현합니다. 어시스턴트형 상호작용과 이미지 추론에 맞게 지시 조정되어, 고급 멀티모달 이해와 높은 처리량이 필요한 비전-언어 작업에 최적화되어 있습니다.
제공사
Meta출시일
2025-04-05
학습완료일
2024-08-31
라이선스
공개 모델
입출력 형식
처리용량
1.0M / 16K
API 입출력 (1M)
$0.15 / $0.6
사용 방법
API 연결
출력 속도
119 tok/sArena 종합
1327Intelligence Index
18.4Coding Index
15.6Math Index
19.3LiveBench
—ForecastBench
57.1GPQA Diamond
67.1%HLE
4.8%MMLU-Pro
80.9%AIME 2025
19.3%MATH-500
88.9%LB 추론
—LB 수학
—LB 데이터 분석
—LiveCodeBench
39.7%LB 코딩
—LB 에이전틱
—TAU2
17.8%TerminalBench
6.8%SciCode
33.1%IFBench
43.0%AA-LCR
0.5환각률 (HHEM)
8.2%사실 일관성 (HHEM)
91.8%LB 언어
—LB 지시
—1 / 3
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Llama 4 Maverick은 128개 전문가와 순방향 연산당 170억 활성 매개변수(총 4,000억)를 갖춘 전문가 혼합(MoE) 구조의 Meta 대용량 멀티모달 언어 모델입니다. 12개 언어의 텍스트·이미지 입력과 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원하며, 조기 융합 방식으로 네이티브 멀티모달을 구현합니다. 어시스턴트형 상호작용과 이미지 추론에 맞게 지시 조정되어, 고급 멀티모달 이해와 높은 처리량이 필요한 비전-언어 작업에 최적화되어 있습니다.
제공사
Meta출시일
2025-04-05
학습완료일
2024-08-31
라이선스
공개 모델
입출력 형식
처리용량
1.0M / 16K
API 입출력 (1M)
$0.15 / $0.6
사용 방법
API 연결
출력 속도
119 tok/sArena 종합
1327Intelligence Index
18.4Coding Index
15.6Math Index
19.3LiveBench
—ForecastBench
57.1GPQA Diamond
67.1%HLE
4.8%MMLU-Pro
80.9%AIME 2025
19.3%MATH-500
88.9%LB 추론
—LB 수학
—LB 데이터 분석
—LiveCodeBench
39.7%LB 코딩
—LB 에이전틱
—TAU2
17.8%TerminalBench
6.8%SciCode
33.1%IFBench
43.0%AA-LCR
0.5환각률 (HHEM)
8.2%사실 일관성 (HHEM)
91.8%LB 언어
—LB 지시
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