Llama 4 Maverick를 로컬에서 실행할 수 있나요?

Meta | 1,048,576 토큰 문맥 | 입력 $0.19/M, 출력 $0.65/M. Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E)는 Meta의 고용량 멀티모달 언어 모델로, 128명의 전문가를 가진 MoE 아키텍처와 170억 활성 매개변수(총 4000억)를 갖추고 있습니다. 다국어 텍스트 및 이미지 입력을 지원하며 12개 지원 언어로 다국어 텍스트 및 코드 출력을 생성합니다. 비전-언어 작업에 최적화되었고, 어시스턴트 같은 동작, 이미지 추론, 범용 멀티모달 상호작용을 위해 지시 조정되었습니다. 네이티브 멀티모달을 위한 초기 융합과 100만 토큰 문맥 창을 특징으로 합니다. 공개, 라이선스, Meta 플랫폼 데이터를 엄선해 약 22조 토큰으로 학습했으며, 지식 컷오프는 2024년 8월입니다. 2025년 4월 5일 Llama 4 커뮤니티 라이선스 하에 출시되었으며, 고급 멀티모달 이해와 높은 모델 처리량이 필요한 연구 및 상업적 응용에 적합합니다.

이 모델의 가이드

로컬 AI에 실제로 필요한 VRAM은 얼마나 될까?

오픈 가중치 vs 오픈 소스 vs API 전용: 실제로 할 수 있는 것

용도별 최고의 로컬 LLM (2026년 10월): 모든 작업에 맞는 최적의 오픈 모델

GGUF 파일이란? 양자화 모델 설명 (Q4, Q8, fp8, NF4)

모든 가이드

캡틴의 노트

Captain 작성, 하우스 에디터

2026-10-13의 노트

Llama 4 Maverick는 Meta의 대규모 멀티모달 모델로, 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 합니다: 총 4천억 개 파라미터 중 1회 순방향 연산 시 170억 개 활성 파라미터를 사용하며, 128명의 전문가가 참여합니다. 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트와 코드를 출력하며, 12개 언어를 지원하고 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있습니다. 오픈 가중치이며 대부분의 최첨단 모델보다 가격이 저렴해, 심각한 API 비용 없이도 강력한 멀티모달 처리량이 필요한 팀에 적합합니다.

알려진 점

학습 후 추가하는 방식이 아닌 초기 융합을 통해 내장된 네이티브 이미지 이해 기능.
100만 토큰 컨텍스트 윈도우 — 작은 코드베이스나 긴 문서를 붙여넣기 가능.
MoE 설계로 활성 파라미터 수를 170억으로 유지해 전체 크기 대비 추론 비용 절감.
12개 지원 언어에 걸친 다국어 텍스트 및 코드 출력.
Llama 4 커뮤니티 라이선스 하에 오픈 가중치 제공, Hugging Face에서 이용 가능.

주의할 점

총 4000억 파라미터로 로컬 배포 시 상당한 하드웨어 요구; 다운로드 전 VRAM을 반드시 확인할 것.
Llama 4 커뮤니티 라이선스는 완전 자유 라이선스가 아니므로 상업 제품 개발 전 반드시 읽어볼 것.
지식 컷오프는 2024년 8월이며, 이후 정보는 알지 못함.

최적 용도

시도해볼 프롬프트

긴 문서에 대한 추론

아래는 긴 계약서입니다. 꼼꼼히 읽고 구매자에게 의무를 부과하는 모든 조항, 각 의무의 마감일, 마감일을 놓쳤을 때의 벌칙을 구체적으로 나열하세요. 각 항목에 해당하는 관련 조항 번호도 인용해 주세요.

이미지 설명 및 비평

데이터 대시보드 스크린샷을 첨부합니다. 각 차트가 무엇을 보여주는지 식별하고, 이상하거나 오해의 소지가 있는 데이터가 있는지 지적하며, 가장 중요한 수치를 한눈에 쉽게 찾을 수 있도록 레이아웃에서 변경할 점 하나를 제안하세요.

다국어 코드 설명

다음 파이썬 함수를 스페인어로 한 줄씩 설명한 후, 동일한 논리로 타입스크립트로 다시 작성하세요. 각 타입스크립트 줄 위에 간단한 주석을 추가해 기능을 설명하고, 원본 코드가 처리하지 못하는 예외 케이스도 적어 주세요.

비교하기

Llama 3.2 3B Instruct
오픈 가중치 모델
131,072 토큰 컨텍스트 · $0.05/M 입력, $0.33/M 출력
Llama 3.1 70B Instruct
오픈 가중치 모델
131,072 토큰 컨텍스트 · $0.40/M 입력, $0.40/M 출력
Llama Guard 4 12B
오픈 가중치 모델
163,840 토큰 컨텍스트 · $0.18/M 입력, $0.18/M 출력
Llama 4 Scout
오픈 가중치 모델
1,310,720 토큰 컨텍스트 · $0.18/M 입력, $0.59/M 출력

meta-llama의 더 많은 텍스트 모델

사람들이 묻는 질문

Llama 4 Maverick를 로컬에서 실행할 수 있나요?: 네, 가중치는 오픈되어 있으며 Hugging Face의 meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct에서 호스팅됩니다. 총 파라미터 수가 4000억이므로 로컬 배포 시 상당한 하드웨어가 필요하니 VRAM 가이드를 확인하세요.
Llama 4 Maverick API 비용은 얼마인가요?: 지원되는 추론 제공업체 기준 입력 토큰당 0.19달러, 출력 토큰당 0.65달러로, 특히 비전을 처리하는 모델 치고는 저렴한 편입니다.
Maverick은 다른 Llama 4 모델과 어떻게 다른가요?: Maverick은 Llama 4 계열 중 고용량 멀티모달 변종으로 128명의 MoE 전문가와 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용합니다. Meta는 같은 페이지에서 형제 모델과의 직접적인 기능 비교를 공개하지 않았습니다.

캡틴의 평가
오픈 가중치, 진정한 비전 지원, 100만 토큰 컨텍스트, 그리고 부담 없는 가격이 드문 조합입니다 — 다만 이를 실행할 하드웨어가 필요합니다.

Hugging Face의 모델 카드

캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.

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Updated Oct 22, 2026

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이 점수가 어떻게 계산되는지

이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.

용어집: 여기서 쓰는 말들

히트 점수: 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수: 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치: 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일: 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요: 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률: 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정: 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더: 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드: 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트: PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰: Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트): 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩: 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치: 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령: 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트: 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수: 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간): 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세: 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델: 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.

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