작업에 딱 맞는 Llama 모델 선택 가이드

저희 채팅에서는 네 가지 Meta Llama 모델을 제공해요. 단순히 같은 모델의 크기만 다른 버전이 아니에요. 두 세대에 걸쳐 있고, 서로 다른 아키텍처를 사용하며, 지원하는 입력 유형도 다르고, 학습 데이터가 마감된 시점도 제각각이죠. 이 가이드에서는 각 모델의 특징을 한눈에 비교하고 알맞은 모델을 쉽게 고르는 기준을 정리해 드려요. 언제든 모델을 바꿀 수 있으니 부담 없이 선택해 보세요.

한눈에 보는 4가지 모델

출처: Hugging Face의 Meta 모델 카드 및 OpenRouter 모델 목록(2026년 10월 확인 기준). Llama 4 지원 언어는 독일어, 베트남어, 스페인어, 아랍어, 영어, 이탈리아어, 인도네시아어, 타갈로그어, 태국어, 포르투갈어, 프랑스어, 힌디어예요. Llama 3.3 및 3.1 지원 언어는 독일어, 스페인어, 영어, 이탈리아어, 포르투갈어, 프랑스어, 태국어, 힌디어예요. 다른 언어로도 대체로 잘 작동하지만 오류가 조금 더 생길 수 있어요.

실제 사용 시 알아둘 점

이미지 인식

이미지는 두 Llama 4 모델만 인식할 수 있어요. Llama 3.3 70B나 Llama 3.1 8B가 선택된 상태에서 사진을 첨부하면 채팅창이 자동으로 Llama 4 Maverick으로 전환돼요. 이미지는 메시지당 1장씩 첨부할 수 있어요.

컨텍스트 윈도우

컨텍스트 윈도우는 모델이 한 번에 고려할 수 있는 텍스트 양을 뜻해요. 수치상으로는 Scout가 압도적으로 크죠. 하지만 저희 채팅에서는 빠른 답변 생성을 위해 요청을 간결하게 유지하므로, 실제 사용 시 모델 간 체감 차이는 크지 않아요. 아주 긴 문서는 어떤 모델을 쓰든 나누어서 질문하는 것이 좋아요. 대용량 컨텍스트 윈도우는 API를 통해 모델을 쓸 때 훨씬 더 중요해져요.

지식 마감 시점

Llama 4 모델은 2024년 8월까지의 데이터를 학습했고, Llama 3 모델은 2023년 12월까지 학습했어요. 2024년 상반기 관련 주제라면 Maverick이나 Scout를 쓰는 편이 낫죠. 최신 정보는 저희 채팅의 어떤 모델도 웹 브라우징이 불가능해 알지 못하므로, 최신 자료를 직접 확인하셔야 해요.

크기와 응답 속도

Llama 3.1 8B는 크기가 가장 작아서 보통 답변이 제일 빨라요. Llama 4의 전문가 혼합(MoE) 설계는 토큰당 170억 개의 활성 파라미터만 사용하므로, 전체 크기에 비해 속도가 매우 효율적이에요. 실제 속도는 당시 제공업체 서버의 사용량에 따라서도 달라져요.

모델별 특징

Llama 4 Maverick: 기본 추천 모델

두 Llama 4 모델 중 더 크고 총 파라미터 수가 가장 많은 모델이에요. 어떤 모델을 골라야 할지 잘 모르겠다면 바로 선택해 보세요. 글쓰기, 개념 설명, 데이터 분석, 코딩 도움, 이미지 관련 질문에 두루 뛰어납니다. Scout와 함께 공식 지원 언어 목록이 가장 넓어요. Llama 4 Maverick과 대화하기 또는 Maverick 모델 상세 페이지를 확인해 보세요.

Llama 4 Scout: 긴 컨텍스트에 특화된 Llama 4

전체 크기는 Maverick보다 작지만, 동일하게 170억 개의 활성 파라미터와 이미지 지원 기능을 갖추고 있어요. Meta가 초대형 컨텍스트 윈도우를 중심으로 설계한 모델이죠. Llama 4 기반 작업에서 다른 답변을 받아보고 싶을 때나 Maverick 서버가 붐빌 때 쓰기 좋고, 이미지 질문도 잘 처리해요. Llama 4 Scout와 대화하기 또는 Scout 모델 상세 페이지를 확인해 보세요.

Llama 3.3 70B: 텍스트 전용 올라운더

2024년 12월에 나온 Llama 3 세대의 최종 릴리스예요. 초안 작성, 교정, 요약, 논리적 문제 해결 및 코딩 같은 텍스트 작업에 뛰어난 대형 모델이죠. 동일한 프롬프트에 대해 다른 모델의 시각을 원하거나 Llama 4 모델이 지연될 때 아주 유용해요. Llama 3.3 70B와 대화하기 또는 Llama 3.3 70B 페이지를 확인해 보세요.

Llama 3.1 8B: 가볍고 빠른 경량 모델

제공되는 모델 중 가장 작아요. 문장 다듬기, 간단한 목록 만들기, 브레인스토밍, 짧은 개념 정의처럼 깊이보다 속도가 중요할 때 제격이죠. 소형 모델은 여러 단계의 복잡한 추론이나 긴 지시사항, 정확한 팩트 체크에서는 신뢰성이 다소 떨어질 수 있으니 중요한 내용은 꼼꼼히 확인하세요. Llama 3.1 8B와 대화하기 또는 Llama 3.1 8B 페이지를 확인해 보세요.

빠른 선택 가이드

나에게 딱 맞는 모델을 찾고 싶다면 자주 하는 작업과 비슷한 짧은 테스트 프롬프트를 각 모델에 입력해 답변을 나란히 비교해 보세요. 예를 들어 다음과 같이 물어볼 수 있어요.

작은 베이커리를 운영하고 있어. 새로 출시한 호밀빵을 소개하는
짧은 인스타그램 캡션 3개를 각기 다른 톤으로 써줘.
그리고 그중 어떤 것을 포스팅할지와 그 이유를 두 문장으로 설명해 줘.

지시사항을 빠짐없이 따랐는지, 말투가 어울리는지, 길이가 적당한지, 요청하지 않은 내용을 지어내진 않았는지 살펴보세요. 기본 모델로 테스트 프롬프트 사용해 보기를 해보고, 모델을 바꿔서 한 번 더 보내보세요.

모델 변경 방법

1. 채팅 화면을 열어요.
2. 상단의 모델 이름을 클릭하고 4가지 중 하나를 선택해요. 각 항목마다 간단한 설명과 함께 이미지, 긴 컨텍스트, 속도 등을 나타내는 배지가 달려 있어요.
3. 선택한 모델은 해당 대화에 그대로 저장되며, 모든 답변마다 작성한 모델이 표시돼요.

이 가이드의 링크를 클릭하면 해당 모델이 미리 선택된 상태로 채팅이 열려요. AI 글쓰기나 요약 도구 같은 툴 페이지는 알맞은 모델을 자동으로 지정해 줘요. 더 자세한 내용이 궁금하다면 Llama 4 Maverick vs Scout, Llama 3.3 vs Llama 4, 그리고 Llama 패밀리의 역사를 살펴보세요.

채팅 서비스에서 지원하지 않는 기능

• 인터넷 검색 및 웹 링크 접속
• 학습 마감일 이후의 최신 사건 인식
• 이미지 외 다른 형식의 파일 읽기 (텍스트는 직접 복사해 붙여넣어 주세요)
• 이미지 생성 및 음성 대화
• 다른 대화 내용 기억하기

2026년에 선보인 Meta의 최신 Muse 모델들은 Llama 패밀리가 아니며 저희 채팅에서는 제공되지 않아요. 모든 모델에 두루 통하는 유용한 팁은 프롬프트 작성 가이드에서 확인하실 수 있어요.

자주 묻는 질문

어떤 Llama 모델이 가장 똑똑한가요?

모든 작업에 완벽히 들어맞는 단 하나의 순위는 없으며, 저희는 벤치마크 점수를 별도로 공개하지 않아요. 대부분의 사용자에게는 기본으로 지정된 Maverick이 가장 좋은 출발점이에요. 답변이 마음에 들지 않는다면 Llama 3.3 70B에 같은 질문을 던져보세요.

Llama 3.1 8B처럼 작은 모델을 계속 두는 이유는 무엇인가요?

가벼운 작업도 많기 때문이에요. 간단한 문장 교정이나 아이디어 목록을 뽑을 때는 가벼운 모델이 빠르고 훌륭하게 제 몫을 해내요. 작업 난이도가 올라갈 때 더 큰 모델로 전환하시면 돼요.

모든 모델이 동일한 일일 한도를 사용하나요?

네, 맞아요. 어떤 모델을 고르든 일일 무료 이용 한도에서 똑같이 1회 메시지로 차감되며, 툴 페이지들도 이 한도를 함께 공유해요.

Llama 3.2 같은 다른 Llama 모델도 써볼 수 있나요?

저희 웹 채팅에서는 지원하지 않아요. 참고하실 수 있도록 Llama 3.2 및 Llama Guard 정보 페이지를 따로 제공하고 있으며, 많은 Llama 모델을 로컬 환경에서 직접 실행해 보실 수도 있어요.

선택하는 모델에 따라 개인정보 보호 정책이 달라지나요?

아니요, 달라지지 않아요. 네 가지 모델 모두 동일한 경로(자체 서버, AI 게이트웨이 및 서드파티 추론 제공업체)를 거치며, 똑같은 개인정보 처리방침이 적용돼요.