Llama 4 Scout의 개요
Llama 4 Scout는 Meta가 2025년 4월 5일 Llama 4 Maverick과 함께 공개한 오픈 웨이트 모델입니다. 지금은 오래된 계열입니다. Meta는 2026년 4월 Llama를 Muse 모델로 대체했고, 2025년 4월 이후 Llama를 하나도 내놓지 않았으며, 자사 Model API에도 Muse 모델만 올라 있습니다. 출시 때 예고한 약 2조 파라미터의 교사 모델 Llama 4 Behemoth는 끝내 공개되지 않았습니다.
Scout는 Mixture-of-Experts 모델로 전체 1090억 파라미터 중 토큰마다 170억이 활성화되며, 16개 전문가로 나뉩니다. 텍스트와 검증된 최대 5장의 이미지를 읽고, 지원 언어 12개로 텍스트와 코드를 씁니다. Meta는 1000만 토큰 컨텍스트를 내세우지만 학습은 256K로 했고 중간 학습에서 늘린 것이며, 지식 기준일은 2024년 8월입니다.
웨이트는 Hugging Face에서 접근 승인을 받아야 하며 Llama 4 Community License로 배포되는데, 이는 오픈소스 라이선스가 아닙니다. 호스팅 업체로는 100만 토큰당 입력 $0.10, 출력 $0.30의 DeepInfra와 $0.25, $0.70의 Google Vertex AI가 있습니다. 한때 가장 빠른 제공처였던 Groq는 2026년 7월 17일 무료 및 개발자 등급에서 제공을 끝냈습니다.
Llama 4 Scout의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Weights | Free | Llama 4 Community License, Hugging Face 접근 승인 필요 |
| DeepInfra | $0.10 in / $0.30 out per 1M tokens | FP8; flex 등급 $0.08 / $0.24 |
| Google Vertex AI | $0.25 in / $0.70 out per 1M tokens | OpenRouter 경유 시 출력 8,192 토큰 제한 |
Llama 4 Community License로 웨이트 무료(접근 승인 필요). 호스팅: DeepInfra 100만(1M) 토큰당 입력 $0.10 / 출력 $0.30(flex 등급 $0.08 / $0.24); Google Vertex AI $0.25 / $0.70.
Llama 4 Scout, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Scout의 핵심 셀링 포인트는 1000만 토큰 컨텍스트였지만 독립 테스트는 이를 뒷받침하지 못했습니다. The Decoder에 따르면 Fiction.LiveBench 120,000 토큰에서 15.6%에 그쳤고, Maverick은 28.1%, Gemini 2.5 Pro는 90.6%였습니다. Meta는 256K로 학습한 뒤 중간 학습에서 더 늘렸지만, 호스팅 업체가 파는 길이는 훨씬 짧아 OpenRouter에서 DeepInfra는 327,680 토큰, Google Vertex AI는 1,310,720 토큰입니다.
짧은 작업에서는 2025년 기준으로 쓸 만한 중형 모델입니다. Meta 자체 모 델 카드는 MMLU Pro 74.3, GPQA Diamond 57.2, DocVQA 94.4를 제시하는데, 모두 BF16 웨이트로 잰 자체 보고 수치입니다. Artificial Analysis는 Intelligence Index에서 처음 36점을 매겼는데 GPT-4o mini와 비슷한 수준이었고, 채점 방식 변경 후 43점이 됐습니다. 2026년 말 같은 규모의 오픈 모델이 내는 수준에는 크게 못 미칩니다.
라이선스에는 실질적인 조건이 있습니다. 2025년 4월 5일 기준 월간 활성 사용자가 7억 명(700M)을 넘는 기업은 Meta에 라이선스를 요청해야 하고, 제품에는 "Built with Llama"를 표시해야 하며, 파인튜닝한 모델 이름은 "Llama"로 시작해야 합니다. 또한 Meta의 이용 정책은 유럽연합에 거주하는 개인과 주된 사업장을 둔 기업에 멀티모달 모델의 권리를 주지 않습니다. 그 최종 사용자는 해당되지 않으며, 이 조항은 지금도 llama.com에 있습니다.
호스팅은 줄고 있습니다. Groq는 2026년 7월 17일 무료 및 개발자 등급에서 Scout를 내리고 gpt-oss-120b를 권했으며, Meta의 Model API는 처음부터 이 모델을 제공하지 않았습니다. Meta의 더 새로운 오픈 모델 Muse Glimmer는 Apache 2.0의 30B 밀집 모델로 Llama 조건이 전혀 없습니다. Scout에 남은 이유는 가격입니다. DeepInfra의 $0.10과 $0.30은 같은 업체에서 Glimmer의 $0.30과 $1.20의 3분의 1에서 4분의 1 수준입니다.
제 역할을 하는 곳
상품 사진 200만 장에 태그를 다는 이커머스 데이터팀
각 이미지와 상품명으로 짧은 속성 목록과 캡션 작성
사진과 상품명을 DeepInfra의 Scout로 보냅니다. 항목당 입력 약 1,500 토큰, 출력 150 토큰이면 전체 비용은 입력 약 $300, 출력 $90입니다. 검증된 이미지 수가 5장까지라는 점과 짧은 프롬프트는 긴 문서보다 이런 작업에 맞습니다.
80GB H100 한 장과 Llama 3 배포를 가진 플랫폼 엔지니어
GPU를 더 사지 않고 이미지 입력이 되는 새 Llama로 이전
Meta는 Scout가 실행 시 int4 양자화로 H100 한 장에 들어간다고 하며, Unsloth의 4비트 GGUF는 약 58~65GB입니다. 긴 컨텍스트에서는 정확도가 크게 떨어지므로 프롬프트는 128K 토큰보다 충분히 짧게 유지합니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Hugging Face에서 Meta 라이선스에 동의하고 meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct를 내려받아 vLLM, Transformers, llama.cpp로 서빙합니다. OpenRouter, DeepInfra, Vertex AI로는 설정 없이 바로 호출할 수 있습니다.
- 연동
- DeepInfra와 OpenRouter의 OpenAI 호환 API, Google Vertex AI Model Garden; 대부분의 엔드포인트에서 도구 호출 지원; llama.cpp, Ollama, LM Studio용 GGUF 빌드.
- 데이터와 개인정보
- 직접 호스팅하면 데이터가 서버 밖으로 나 가지 않습니다. Llama 4 Community License는 월간 사용자 7억 명 초과 시 Meta 라이선스, "Built with Llama" 표시, 파생 모델 이름 앞의 "Llama"를 요구하고, 이용 정책은 EU에 본사를 둔 기업을 멀티모달 권리에서 제외합니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 월 입력 10억 토큰, 출력 2억 5000만 토큰이면 DeepInfra에서 약 $175입니다. 직접 호스팅에는 BF16으로 약 217GB(80GB GPU 최소 3장), 8비트로 약 115GB, 4비트로 약 58~65GB가 필요하며 4비트는 80GB 카드 한 장에 들어갑니다.
- 제한
- 내세운 컨텍스트는 1000만 토큰이지만 학습은 256K였고 독립 테스트에서 100K를 넘으면 약함; 이미지는 최대 5장까지 검증; 지원 언어 12개; 2024년 8월 기준의 고정 모델로 업데이트 계획 없음.
좋은 점
- DeepInfra에서 100만 토큰당 입력 $0.10, 출력 $0.30
- 이미지를 네이티브로 읽음; DocVQA 94.4(Meta 자체 보고)
- 활성 파라미터가 17B뿐이라 109B 규모치고 빠름
- Meta에 따르면 4비트로 80GB GPU 한 장에 들어감
아쉬운 점
- Fiction.LiveBench 120K 토큰에서 15.6%, 1000만 주장과 거리가 멂
- Llama 4 라이선스: 7억 MAU 조항, 이름 규칙, EU 멀티모달 제외
- 2025년 4월 이후 새 Llama 없음; Groq는 2026년 7월 제공 종료
- 지식 기준일 2024년 8월
추천 대상
이미 Llama 4를 운영하며 EU 밖에서 저렴한 호스팅 텍스트·이미지 처리가 필요하고, 지원이 끊긴 모델 계열이어도 괜찮은 팀.
Llama 4 Scout 대안
Llama 4 Scout: 자주 묻는 질문
- Llama 4 Scout, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Scout는 지금도 이미지를 다루는 모델 중 가장 싸게 빌릴 수 있는 축에 들지만, 내세운 컨텍스트 길이는 실제였던 적이 없고 Meta 스스로도 Llama 계열을 뒤로했습니다. 평점은 5점 만점에 3.2점입니다.
- Llama 4 Scout의 가격은 얼마입니까?
- Llama 4 Community License로 웨이트 무료(접근 승인 필요). 호스팅: DeepInfra 100만(1M) 토큰당 입력 $0.10 / 출력 $0.30(flex 등급 $0.08 / $0.24); Google Vertex AI $0.25 / $0.70.
- Llama 4 Scout의 단점은 무엇입니까?
- Fiction.LiveBench 120K 토큰에서 15.6%, 1000만 주장과 거리가 멂; Llama 4 라이선스: 7억 MAU 조항, 이름 규칙, EU 멀티모달 제외; 2025년 4월 이후 새 Llama 없음; Groq는 2026년 7월 제공 종료; 지식 기준일 2024년 8월.
- Llama 4 Scout에 적합한 사람은 누구입니까?
- 이미 Llama 4를 운영하며 EU 밖에서 저렴한 호스팅 텍스트·이미지 처리가 필요하고, 지원이 끊긴 모델 계열이어도 괜찮은 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Llama 4 Scout의 비용은 얼마입니까?
- 월 입력 10억 토큰, 출 력 2억 5000만 토큰이면 DeepInfra에서 약 $175입니다. 직접 호스팅에는 BF16으로 약 217GB(80GB GPU 최소 3장), 8비트로 약 115GB, 4비트로 약 58~65GB가 필요하며 4비트는 80GB 카드 한 장에 들어갑니다.
- Llama 4 Scout에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 직접 호스팅하면 데이터가 서버 밖으로 나가지 않습니다. Llama 4 Community License는 월간 사용자 7억 명 초과 시 Meta 라이선스, "Built with Llama" 표시, 파생 모델 이름 앞의 "Llama"를 요구하고, 이용 정책은 EU에 본사를 둔 기업을 멀티모달 권리에서 제외합니다.
- Llama 4 Scout의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Muse Glimmer, Gemma 4, gpt-oss-120b 및 Qwen3.8-27B입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 9일.