Meta: Llama 4 Maverick

메타: Llama 4 Maverick은 2025년 4월 5일에 출시된 Meta의 멀티모달 언어 모델입니다. Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E)로 설명되며, 128개의 전문가와 순방향 패스당 170억 개의 활성 파라미터를 가진 전문가 혼합 아키텍처를 기반으로 합니다. api14에서 텍스트 카테고리에 속하며, 지식 컷오프는 2024년 8월 31일입니다.

이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰으로, 매우 긴 문서, 코드베이스 또는 멀티턴 기록을 단일 요청에 담을 수 있을 만큼 크며, 한 응답에서 최대 16,384 토큰을 생성할 수 있습니다. 텍스트뿐 아니라 이미지도 처리하므로 스크린샷, 다이어그램, 스캔한 페이지 또는 사진을 서면 지침과 함께 보내고 하나의 텍스트 답변을 받을 수 있습니다.

이처럼 매우 긴 컨텍스트와 이미지 입력의 조합은 몇 가지 실용적인 패턴을 시사합니다. 긴 계약서, 연구 논문 또는 로그 파일을 넣고 먼저 청킹하지 않고 요약, 추출 또는 질의응답을 요청할 수 있습니다. 대시보드나 UI 목업의 스크린샷을 설명이나 코드로 바꿀 수 있습니다. 페이지 이미지와 주변 텍스트가 모두 중요한 문서 검토에는 혼합 입력이 잘 맞습니다. 긴 출력 제한은 짧은 답변보다 전체 보고서나 대규모 리팩터링이 필요한 작업에도 적합합니다.

모델은 모델 id "meta-llama/llama-4-maverick"을 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원하는 요청 파라미터는 frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. tools와 tool_choice로 함수 호출을 연결할 수 있고, structured_outputs와 response_format은 응답의 형태를 제한하는 데 도움이 되며, seed와 샘플링 제어는 반복 가능하거나 조정된 생성을 제공합니다.

확정하기 전에 두 가지 제한을 염두에 둘 만합니다. 출력은 응답당 16,384 토큰으로 제한되므로 더 긴 단일 답변이 필요한 작업은 호출을 나눠야 합니다. 지식 컷오프는 2024년 8월 31일이므로 그 이후 사건에 대한 질문은 프롬프트에 제공하는 내용에 따라 달라집니다. 작업이 텍스트 전용이고 더 작은 컨텍스트에 넉넉히 들어간다면 더 가벼운 모델이 작업하기 더 간단할 수 있습니다.