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출시된 내용: Scout, Maverick, 그리고 찾는 방법
Meta는 비용-성능 곡선(cost-capability curve)의 서로 다른 위치를 겨냥하여 설계된 두 가지 오픈 웨이트(open-weight) 변형 모델로 Llama 4를 출시했습니다. Llama 4 Scout는 효율적이고 볼륨에 최적화된 모델로, 메모리 점유율(memory footprint)이 낮고 추론(inference) 속도가 빠르며, 최고 성능보다는 처리량(throughput)이 더 중요한 방대한 양의 요청(long tail of requests)에 적합합니다. Llama 4 Maverick은 더 높은 성능을 가진 형제 모델로, 더 많은 총 파라미터(parameters)를 보유하며 복잡한 추론(reasoning), 다단계 분석(multi-step analysis), 그리고 Scout가 덜 안정적으로 처리할 수 있는 더 어려운 프롬프트(prompts)를 목표로 합니다. 두 모델 모두 Hugging Face에서 Llama 커뮤니티 라이선스(Llama community licence) 하에 무료로 다운로드할 수 있습니다. Meta는 또한 자사의 소비자 제품인 WhatsApp, Messenger, Instagram Direct, 그리고 Meta AI 웹 인터페이스 내에 이 모델들을 배포했으며, 이는...

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