메타, Llama 4 벤치마크 점수 조작설 전면 부인
메타의 생성형 AI 부사장 아흐마드 알달레는 Llama 4 매버릭과 스카우트의 벤치마크 점수를 부풀리기 위해 테스트셋을 학습시켰다는 의혹을 부인했다. 성능 편차 논란에 대해 메타는 모델 공개 직후 각 클라우드 플랫폼의 최적화가 진행 중이며 버그를 계속 수정하고 있다고 밝혔다.
Llama 4 Scout
메타, 첫 MoE 멀티모달 ‘라마 4’ 공개: 최대 1천만 토큰 지원
메타가 첫 MoE 기반 네이티브 멀티모달 오픈 모델인 ‘라마 4 스카우트’와 ‘매버릭’을 공개했습니다. 두 모델 모두 활성 파라미터 170억 개로 동작하며, 스카우트는 최대 1,000만 토큰의 문맥을 지원합니다. 약 2조 개 파라미터의 교사 모델 베히모스도 함께 예고됐습니다.