Llama 3.3 70B vs Llama 4

한 세대의 마지막, 그리고 다음 세대의 시작

Meta가 2024년 12월 6일에 출시한 Llama 3.3 70B는 Llama 3 세대의 마지막 모델이었어요. 2025년 4월 5일에 공개된 Llama 4는 Scout와 Maverick이라는 두 가지 모델과 함께 새로운 세대를 열었습니다. 두 세대 사이의 도약은 버전 숫자 차이 그 이상이에요. Llama 4는 아키텍처를 바꾸고, 이미지 지원을 추가했으며, 컨텍스트를 확장하고 학습 데이터를 최신화했죠. 하지만 Llama 3.3 70B 역시 여전히 널리 사용되고 있으며, 저희 채팅 서비스에서 제공하는 네 가지 모델 중 하나이기도 합니다. 두 모델이 어떻게 다른지 비교해 드릴게요.

Llama 3.3 vs Llama 4 한눈에 비교하기

가격은 2026년 10월 OpenRouter 정가 기준입니다.

Dense 모델 vs Mixture of Experts

Llama 3.3 70B는 Dense 모델이에요. 즉, 매 토큰마다 700억 개의 모든 매개변수가 작동하죠. 반면 Llama 4는 Mixture of Experts(전문가 혼합) 방식을 사용합니다. 모델 내에 여러 하위 전문가 네트워크가 포함되어 있어, 각 토큰을 처리할 때 전체 중 약 170억 개의 매개변수만 활성화돼요. 그 결과 Llama 4는 Llama 3.3보다 토큰당 연산량을 줄이면서도 훨씬 더 방대한 지식을 담을 수 있게 되었습니다(Scout는 총 1,090억 개, Maverick은 총 4,000억 개의 매개변수 보유). Meta는 Maverick이 Llama 3.3 70B보다 더 저렴한 운영 비용으로 더 뛰어난 품질을 제공한다고 발표했습니다.

사용자 입장에서 이는 Llama 4의 답변이 대체로 더 풍부하며, 서비스 제공업체 입장에서는 모델 구동 효율이 높다는 것을 의미해요.

이미지 지원, 언어 및 지식

가장 명확한 실질적 차이는 이미지입니다. Llama 3.3 70B는 텍스트만 읽을 수 있어요. 반면 Llama 4의 두 모델은 이미지를 기본으로 지원하므로 사진, 차트, 스크린샷, 문서 등에 대해 질문할 수 있습니다. 저희 채팅에서 Llama 3.3이 선택된 상태로 이미지를 첨부하면 대화가 Maverick으로 자동 전환돼요.

Llama 4는 공식 지원 언어도 기존 8개(영어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 힌디어, 스페인어, 태국어)에서 아랍어, 인도네시아어, 타갈로그어, 베트남어가 추가된 12개로 확대했습니다. 또한 학습 데이터 기준 시점도 2024년 8월로, Llama 3.3의 2023년 12월보다 8개월 더 최신 정보를 담고 있어요. 두 모델 모두 저희 채팅에서는 웹 검색을 지원하지 않습니다.

Llama 3.3이 여전히 유용한 이유

Llama 3.3 70B는 2024년 말부터 검증되어 온 안정적이고 완성도 높은 텍스트 모델이에요. 이미 수많은 앱, 프롬프트, 가이드가 이 모델을 기준으로 구축되어 있죠. 라이선스 측면에서도 유리한 점이 하나 있습니다. 멀티모달 모델이 아니기 때문에, Llama 4 멀티모달 모델에 적용되는 EU 관련 제한이 적용되지 않아요. 또한 Dense 모델로서 매 토큰마다 700억 개의 매개변수가 균일하게 작동하므로 필요한 메모리와 동작을 예측하고 계획하기가 직관적입니다.

API 가격도 저렴한 편이에요. OpenRouter 기준 100만 토큰당 입력 $0.10, 출력 $0.32로, Scout와 거의 같고 Maverick의 $0.1875 및 $0.6525와 비교하면 약 절반 수준입니다(2026년 10월 OpenRouter 정가 기준). 운영 비용이 저렴하다는 Meta의 주장과 달리, 해당 제공업체에서는 Maverick이 둘 중 더 비싸게 책정되어 있어요.

직접 로컬에서 실행하기

70B Dense 모델을 구동하려면 고성능 워크스테이션이 필요해요. Ollama 기준으로 비슷한 사양의 Llama 3.1 70B는 용량이 43GB에 달합니다. Llama 4 Scout는 67GB, Maverick은 245GB를 다운로드해야 하죠. Meta에 따르면 Scout는 Int4 양자화를 적용할 경우 단일 H100 GPU에 적재할 수 있다고 합니다. 일반적인 가정용 PC 사양으로는 모두 버거운 편이며, 가볍게 쓰기에는 Llama 3.1 8B가 적합해요. 자세한 내용은 Llama 로컬 실행 가이드를 참고해 보세요.

라이선스 조건은 두 세대 모두 비슷합니다. Llama 3.3은 Llama 3.3 Community License, Llama 4는 Llama 4 Community License가 적용돼요. 둘 다 상업적 이용을 허용하고, "Built with Llama" 표기를 요구하며, Meta의 이용 정책(Acceptable Use Policy)을 준수해야 합니다. 자세한 내용은 라이선스 가이드에서 확인하실 수 있어요.

직접 비교해 보기

세 모델 모두 저희 채팅에서 사용할 수 있으므로, 가장 좋은 비교 방법은 각각에 동일한 질문을 던져보는 거예요. 차이점을 확인하기 좋은 프롬프트 몇 가지를 추천해 드립니다.

• 나만의 스타일에 맞춘 글쓰기: 짧은 이메일이나 제품 설명글을 요청해 보세요. 말투와 단어 선택을 비교해 볼 수 있습니다.
• 설명 요청하기: 주택담보대출의 원리나 Mixture of Experts 모델의 개념 등을 물어보세요. 설명의 명확성과 구조를 비교하기 좋습니다.
• Llama 4에 새로 추가된 4개 언어로 질문하기: 베트남어나 인도네시아어 등으로 질문해 보세요. Llama 4는 공식 지원하지만, Llama 3.3은 그렇지 않습니다.
• 사진이나 스크린샷 보내기: Llama 4만 인식할 수 있습니다. Llama 3.3이 선택된 상태라면 채팅이 Maverick으로 자동 전환돼요.
• 2024년 정보 물어보기: 2024년 봄에 있었던 사건 등을 질문해 보세요. Llama 4의 학습 데이터에는 포함되어 있지만 Llama 3.3에는 없습니다. 두 모델 모두 그 이후의 최신 사건은 알지 못해요.

메뉴에서 모델을 선택해 질문한 뒤, 모델을 바꿔서 다시 질문해 보세요. 대화 기록은 브라우저에만 저장되며, 저희 채팅 서버는 메시지 본문을 보관하지 않습니다.

이럴 때는 Llama 3.3을 선택하세요

• 텍스트 작업만 수행할 때
• 멀티모달 모델에 적용되는 EU 조항을 피하고 싶을 때
• 직접 배포할 환경에 Dense 모델을 선호할 때
• 기존 앱이나 프롬프트가 이 모델을 기반으로 최적화되어 있을 때

Llama 3.3 70B와 대화하기

이럴 때는 Llama 4를 선택하세요

• 이미지에 관해 질문해야 할 때
• 새로 추가된 4개 언어 중 하나를 써야 할 때
• 더 최신 학습 데이터가 필요할 때
• API나 자체 하드웨어를 통해 긴 컨텍스트를 처리해야 할 때

Llama 4 Maverick과 대화하기

Llama 4 내부 모델 간 차이가 궁금하다면 Maverick vs Scout 문서를 확인해 보세요. 전체 모델 제품군에 대한 정보는 Llama 히스토리와 개별 모델 페이지인 Llama 3.3 70B 및 Llama 4 Maverick에서 살펴보실 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Llama 4가 Llama 3.3보다 더 좋은가요?

대부분의 작업에서 그렇습니다. Llama 4가 더 최신 모델이며 이미지를 인식하고 더 많은 언어를 지원해요. 다만 Llama 3.3 역시 여전히 탄탄하고 우수한 텍스트 모델입니다.

Llama 3.3 8B 모델도 있나요?

Meta의 Llama 3.3 모델 카드는 70B 모델만 다루고 있습니다. 소형 모델을 찾으신다면 Llama 3.1 8B를 사용해 보세요.

채팅에서 모델을 자유롭게 바꿀 수 있나요?

네, 가능합니다. 모델 메뉴에서 Llama 3.3 70B, Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick을 모두 선택하실 수 있어요.

Llama 3.3이 Llama 4보다 더 최신 사건을 알고 있나요?

아닙니다. Llama 3.3의 학습 데이터는 2023년 12월에 끝나며, Llama 4는 2024년 8월까지의 데이터를 담고 있습니다.