Llama 4 Maverick vs Llama 4 Scout

두 개의 Llama 4 모델, 하나의 세대

Llama 4 Maverick과 Llama 4 Scout는 Meta가 2025년 4월 5일에 함께 출시한 모델이에요. 두 모델은 공통점이 많은데요. 모두 활성 파라미터가 170억 개인 전문가 혼합(MoE) 모델이고, 텍스트와 이미지를 기본으로 인식하며, 12개 언어를 공식 지원하고, 2024년 8월까지의 데이터로 학습되었어요. 차이점은 전체 크기, 전문가 수, 컨텍스트 길이, 하드웨어 요구 사항, 가격에 있어요. 두 모델 모두 저희 채팅에서 바로 나란히 비교해 보실 수 있어요.

Maverick vs Scout 한눈에 비교하기

가격은 2026년 10월 OpenRouter 정가 기준이에요.

모델 크기 차이가 의미하는 것

전문가 혼합(MoE) 모델은 지식을 여러 하위 전문가 네트워크로 나누고, 각 토큰을 처리할 때 그중 일부만 사용해요. 두 모델 모두 토큰당 170억 개의 파라미터를 사용하므로 응답 속도는 비슷해요. 하지만 Maverick은 전문가 수가 훨씬 많고 전체 파라미터도 4배 가까이 커서, 지식과 뉘앙스를 담을 수 있는 여유가 훨씬 커요. 일상적인 사용 환경에서는 개방형 글쓰기, 개념 설명, 이미지 관련 질문 등에서 더 풍부하고 섬세한 답변으로 나타나요. 저희 채팅에서 Maverick을 기본 모델로 설정한 이유이기도 해요.

Scout는 둘 중 더 가벼운 모델이에요. Meta는 Int4 양자화를 통해 단일 H100 GPU에 들어가도록 설계했기 때문에, 직접 운영하기에 더 실용적이고 API 호출 비용도 더 저렴한 Llama 4 모델이에요.

컨텍스트 길이: 스펙과 실제 차이

Scout의 가장 대표적인 특징은 엄청난 컨텍스트 창이에요. Meta의 모델 카드에는 Scout가 1,000만 토큰으로, Maverick의 100만 토큰보다 10배 길다고 나와 있어요. 실제로는 서비스 제공업체들이 이보다 훨씬 적게 제공하는데요. 저희 추론 제공업체의 경우 Scout는 1,310,720 토큰, Maverick은 524,288 토큰을 지원해요. 실제 환경에서도 여전히 Scout의 컨텍스트 창이 더 길어요.

하지만 저희 무료 채팅에서는 이 차이가 드러나지 않아요. 빠르고 무료인 서비스를 유지하기 위해, 대화가 길어지면 가장 최근 부분(텍스트 약 12,000자)만 남기고 정리하거든요. 그래서 저희 채팅에서는 두 모델이 기억하는 대화량이 같아요. 아주 긴 문서를 다뤄야 한다면 API를 사용하거나 개인 하드웨어에서 Scout를 실행해 보세요. 자세한 내용은 API 가이드를 참고해 주세요.

이미지 인식

두 모델 모두 이미지를 기본으로 인식하며, 저희 채팅에서는 메시지당 1장의 이미지를 첨부할 수 있어요. 사진, 차트, 스크린샷에 대해 자세한 질문을 할 때는 Maverick이 더 풍부한 답변을 제공하는 편이에요. 간단한 설명이나 이미지 속 글자를 읽는 작업에는 Scout로도 충분하며 실행 비용도 조금 더 저렴해요. 텍스트 전용 모델을 선택한 상태에서 이미지를 첨부하면 채팅 모델이 Maverick으로 자동 전환돼요.

로컬에서 직접 실행하기

두 모델 모두 일반 노트북에서 돌릴 수 있는 크기는 아니에요. 기본 양자화 버전 기준으로 Ollama에서 Scout는 67GB, Maverick은 245GB로 안내되어 있어요. Scout는 고용량 메모리를 갖춘 워크스테이션이나 데이터센터용 단일 GPU에 적합하고, Maverick은 대형 GPU가 여러 개 장착된 서버가 필요해요. 일반 하드웨어에서 로컬 Llama를 구동하고 싶다면 Llama 3.1 8B가 실용적인 선택이에요. 두 Llama 4 모델 모두 멀티모달 모델에 대한 EU 제한 조항을 포함한 Llama 4 Community License가 적용돼요. 자세한 내용은 라이선스 가이드와 Llama 로컬 실행 가이드를 확인해 보세요.

비용

API를 사용할 때는 Scout가 더 저렴해요. 100만 토큰당 입력 $0.10, 출력 $0.30으로, Maverick의 $0.1875 및 $0.6525보다 낮아요(2026년 10월 OpenRouter 정가 기준). 태깅, 데이터 추출, 단순 요약 같은 대량 작업에서는 Scout의 저렴한 비용이 큰 차이를 만들어요. 저희 채팅에서는 일일 무료 메시지 한도 내에서 두 모델 모두 무료로 이용하실 수 있어요.

작업별 추천 모델

어떤 모델을 써야 할지 고민된다면 다음 예시를 참고해 보세요. 절대적인 기준은 아니므로, 본인의 작업에 직접 테스트해 보는 것이 가장 좋아요.

• 자기소개서나 블로그 글 작성: 더 정제되고 다채로운 표현을 원한다면 Maverick.
• 복잡한 개념을 단계별로 설명하기: 더 충실한 설명을 제공하는 Maverick.
• 사진 묘사하기 또는 이미지 속 글자 읽기: 둘 다 좋음 (간단한 작업에는 Scout로도 충분).
• 차트나 정보가 많은 스크린샷 분석: Maverick.
• 짧은 문장 다듬기, 요약, 목록 작성: 둘 다 좋음 (다른 곳에서 토큰 비용을 낸다면 Scout가 유리).
• API를 통한 초장문 문서 처리: 컨텍스트 창이 더 긴 Scout.

저희 채팅에서는 Maverick으로 대화를 시작하고, 빠른 답변만 필요할 때 모델 메뉴에서 Scout로 전환하는 방식을 추천해요. Scout의 답변이 조금 아쉽다면 Maverick으로 다시 생성해 보세요.

개인정보 보호 및 이용 한도

두 모델 모두 동일한 방식으로 처리돼요. 회원님의 메시지는 저희 서버와 AI 게이트웨이를 거쳐 모델을 구동하는 추론 제공업체로 전달돼요. 저희는 메시지 내용을 저장하지 않으며 대화 기록은 브라우저에만 남아요. 두 모델 모두 웹 검색 기능은 없으며, 동일한 일일 무료 메시지 한도를 공유해요. 모델이 잘못된 정보를 생성할 수도 있으니 중요한 내용은 꼭 직접 확인해 주세요.

이럴 때는 Maverick을 선택하세요

• 일반 대화, 글쓰기, 개념 설명에서 가장 강력한 Llama 모델을 원할 때
• 이미지에 대해 구체적이고 깊이 있는 질문을 할 때
• 비용보다 품질이 더 중요할 때
• 어떤 모델을 골라야 할지 잘 모르겠을 때 (기본값으로 설정된 데는 이유가 있어요)

Llama 4 Maverick과 채팅하기

이럴 때는 Scout를 선택하세요

• API나 자체 하드웨어를 통해 가장 긴 컨텍스트를 활용해야 할 때
• 단일 GPU에서 Llama 4 모델을 직접 호스팅하고 싶을 때
• 비용 절감이 중요한 대량 작업을 처리할 때
• 빠른 이미지 및 텍스트 질의응답을 위해 가벼운 모델을 원할 때

Llama 4 Scout와 채팅하기

자세한 내용은 Llama 4 Maverick 및 Llama 4 Scout 페이지에서 확인하실 수 있어요. 이전 세대와의 차이점이 궁금하다면 Llama 3.3 vs Llama 4 글을 읽어보세요.

자주 묻는 질문

Maverick과 Scout 중 어느 모델이 더 좋은가요?

Maverick은 크기가 더 크고 전반적으로 풍부한 답변을 제공해요. Scout는 더 가볍고 저렴하며 컨텍스트 창이 훨씬 길어요.

두 모델의 속도는 똑같나요?

두 모델 모두 토큰당 170억 개의 활성 파라미터를 사용하므로 속도는 비슷해요. 실제 체감 속도는 제공업체 상태와 서버 부하에 따라 달라져요.

저희 채팅에서 Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트를 쓸 수 있나요?

아니요. 무료 채팅 서비스에서는 원활한 운영을 위해 두 모델 모두 대화가 길어지면 약 12,000자 수준으로 정리해요. 매우 긴 문서는 API나 로컬 실행을 활용해 주세요.

두 모델 모두 이미지를 인식할 수 있나요?

네, 두 모델 모두 저희 채팅에서 메시지당 1장의 이미지를 첨부해 질문할 수 있어요.