모델 비교

Llama 4 vs MiniMax M2.7 - 규모 vs 극한의 효율성

Meta의 Llama 4 패밀리는 오픈 모델 중 가장 긴 컨텍스트 윈도우(1,000만 토큰)와 400B 규모 MoE 아키텍처를 제공합니다. MiniMax M2.7(총 230B, 10B 활성, 256개 전문가)은 주류 플래그십 모델 비용의 1/50로 프론티어급 성능을 달성합니다. 같은 목표를 향한 매우 다른 두 접근 방식.

채팅 시작 벤치마크 비교

성능

직접 벤치마크 비교

MiniMax M2.7은 10B 활성 파라미터만으로 놀라운 벤치마크 점수를 달성하며, Llama 4는 비교 불가한 컨텍스트 길이와 검증된 오픈 웨이트 생태계 지원을 제공합니다.

MiniMax M2.7은 2026년 3월에 총 230B 파라미터, 토큰당 10B 활성(256개 전문가 중 8개)의 자기 진화 모델로 출시되었습니다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 50점, SWE-Pro에서 56.22%를 달성합니다. Llama 4 Maverick(400B, 17B 활성)은 일반 벤치마크에서 경쟁하며, Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트 윈도우는 여전히 비교 불가합니다.

Llama 4 사용해 보기 모델 카드 보기

MiniMax M2.7: 10B 활성 파라미터로 Tier-1 성능 달성

MiniMax M2.7: SWE-Pro 56.22%, 초당 100 토큰 처리량

MiniMax M2.7: 입력 100만 토큰당 $0.30 - 플래그십 모델 가격의 1/50

Maverick: MMLU Pro 80.5%, MMMU 73.4% - 강력한 올라운드 품질

Scout: 1,000만 토큰 컨텍스트 - M2.7의 200K보다 50배 길다

MiniMax M2.7은 프로덕션 MoE 모델 중 가장 높은 전문가 수인 256개 전문가를 사용하며 토큰당 8개를 선택합니다

전체 비교

Llama 4 패밀리 vs MiniMax M2.7

추론, 코딩, 효율성 지표에 걸친 전체 벤치마크 결과.

Benchmark	Llama 4 Maverick 400B / 17B 활성 오픈 웨이트	Llama 4 Scout 109B / 17B 활성 장문맥	MiniMax M2.7 230B / 10B 활성 효율적
MMLU Pro 지식 및 추론	80.5%	74.3%	-
MMMU 멀티모달	73.4%	69.4%	-
SWE-Pro 에이전틱 코딩	-	-	56.22%
Intelligence Index Artificial Analysis	-	-	50
Context Window 최대 토큰	1M	10M	200K
Total Parameters 모델 크기	400B	109B	230B
Active Parameters 토큰당	17B	17B	10B
Number of Experts MoE 라우팅	128	16	256 (8개 선택)
Throughput 초당 토큰	-	-	100 TPS
API Input Cost 100만 토큰당	상이	상이	$0.30

Meta 공식 모델 카드, MiniMax 기술 보고서, 독립 평가 데이터 기반.

Llama 4 선택

MiniMax M2.7 대신 Llama 4를 선택해야 할 때

대규모 컨텍스트 윈도우, 검증된 멀티모달 기능, 셀프 호스팅 배포를 위한 완전한 오픈 웨이트 모델이 필요하다면 Llama 4가 더 나은 선택입니다. Scout의 1,000만 토큰 컨텍스트는 M2.7의 200K보다 50배 깁니다.

1,000만 토큰 컨텍스트 (Scout) - M2.7의 200K보다 50배 길다
셀프 호스팅 배포를 위한 완전한 오픈 웨이트
MMLU Pro 80.5% - 강력한 일반 지식 및 추론
MMMU 73.4% - 검증된 멀티모달 이해
모든 주요 클라우드 제공업체에서의 폭넓은 생태계 지원
광범위한 파인튜닝 가이드, 양자화 도구, 검증된 프로덕션 레시피를 갖춘 성숙한 오픈 웨이트 커뮤니티

Llama 4 사용해 보기 가중치 다운로드

MiniMax M2.7 선택

MiniMax M2.7이 우위를 보이는 경우

MiniMax M2.7은 10B 활성 파라미터만으로 프론티어급 성능을 달성합니다 - 업계에서 가장 효율적인 비율입니다. 자기 진화 아키텍처와 초저가 가격은 비용에 민감한 프로덕션 워크로드에 매력적입니다.

10B 활성 파라미터 - 프론티어 모델 중 가장 낮은 활성 수
입력 100만 토큰당 $0.30 - 주류 플래그십 가격의 1/50
SWE-Pro 56.22% - 강력한 에이전틱 코딩 성능
빠른 추론을 위한 초당 100 토큰 처리량
시간이 지남에 따라 개선되는 자기 진화 아키텍처
토큰당 8개를 선택하는 256개 전문가 MoE 설계는 모든 프로덕션 모델 중 가장 광범위한 전문가 커버리지를 제공합니다

MiniMax M2.7 자세히 보기 아키텍처 비교

FAQ

Llama 4 vs MiniMax M2.7에 관해 자주 묻는 질문

프로덕션 워크로드와 비용 효율적인 배포를 위해 Llama 4와 MiniMax M2.7 중 하나를 선택할 때 개발자와 팀이 자주 묻는 질문들입니다.

MiniMax M2.7은 10B 활성 파라미터만으로 어떻게 프론티어 모델과 경쟁할 수 있나요?

MiniMax M2.7은 토큰당 8개의 전문가만 선택하는 256개 전문가 Mixture of Experts 아키텍처를 사용합니다. 즉, 모델은 총 230B 파라미터 분량의 지식을 보유하지만 각 입력에 대해 10B만 활성화하여 컴퓨팅 비용을 매우 낮게 유지합니다. 대규모 전문가 풀을 통해 각 토큰이 고도로 특화된 서브네트워크로 라우팅되어, 훨씬 높은 활성 파라미터 수를 가진 모델과 경쟁하는 품질을 달성합니다.

프로덕션에서 Llama 4와 MiniMax M2.7 중 어느 것이 더 저렴한가요?

MiniMax M2.7은 입력 100만 토큰당 $0.30로 API 기반 워크로드에서 훨씬 저렴하며, 이는 주류 플래그십 가격의 약 1/50 수준입니다. 그러나 셀프 호스팅 배포의 경우, Llama 4 Maverick의 17B 활성 파라미터는 MiniMax M2.7의 10B보다 약간 더 많을 뿐이므로 하드웨어를 직접 보유하고 있다면 격차가 줄어듭니다. 가장 큰 비용 차이는 MiniMax M2.7의 가격이 따라오기 어려운 대용량 API 사용에서 나타납니다.

MiniMax M2.7의 맥락에서 자기 진화란 무엇을 의미하나요?

자기 진화는 배포 피드백 루프를 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 MiniMax M2.7의 능력을 의미합니다. 훈련 후 정적으로 유지되는 기존 모델과 달리, MiniMax M2.7은 실제 사용 신호를 통합하여 전문가 라우팅과 응답 품질을 개선합니다. 즉, 오늘 사용하는 모델이 다음 달에는 재훈련이나 파인튜닝 없이도 특정 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

MiniMax M2.7은 Llama 4 Maverick과 동일한 작업을 처리할 수 있나요?

MiniMax M2.7은 코딩, 추론, 일반 대화를 포함한 광범위한 작업을 처리합니다. 그러나 Llama 4 Maverick은 MMMU 73.4%로 멀티모달 작업에서, MMLU Pro 80.5%로 일반 지식에서 더 강력한 성능을 보입니다. MiniMax M2.7은 SWE-Pro 56.22%로 코딩 벤치마크에서 뛰어나며 훨씬 낮은 추론 비용을 제공합니다. 최선의 선택은 워크로드가 주로 텍스트와 코드인지, 아니면 상당한 시각적 이해가 필요한지에 따라 달라집니다.

Llama 4와 MiniMax M2.7 중 어느 모델의 컨텍스트 윈도우 지원이 더 좋나요?

Llama 4가 컨텍스트 길이에서 압도적으로 앞섭니다. Scout는 1,000만 토큰을 지원하며, 이는 MiniMax M2.7의 200K 한도보다 50배 더 깁니다. Maverick도 1M 토큰을 제공하며, 이 역시 MiniMax M2.7보다 5배 더 많습니다. 매우 긴 문서 처리, 확장된 대화 기록 유지, 또는 단일 패스에서 전체 코드베이스 분석이 필요한 애플리케이션이라면, 이 비교에서 Llama 4가 명확한 선택입니다.

MiniMax M2.7은 Llama 4처럼 오픈 웨이트인가요?

MiniMax M2.7은 API 접근을 제공하고 아키텍처에 대한 기술적 세부 사항을 공개했지만, 가중치 가용성과 라이선스 조건은 Llama 4의 완전한 오픈 웨이트 방식과 다릅니다. Llama 4 모델은 Llama 3.1 커뮤니티 라이선스 하에 다운로드 및 셀프 호스팅이 가능하여 팀이 배포와 데이터 프라이버시를 완전히 제어할 수 있습니다. 가중치 접근 및 라이선스에 대한 최신 정보는 MiniMax의 최신 릴리스 노트를 확인하세요.

Llama 4와 MiniMax M2.7의 MoE 아키텍처는 어떻게 비교되나요?

두 모델 모두 Mixture of Experts를 사용하지만 매우 다른 규모입니다. Llama 4 Maverick은 총 400B 중 17B 활성 파라미터로 128개 전문가를 보유합니다. MiniMax M2.7은 총 230B 중 10B 활성으로 256개 전문가로 더 나아가, 토큰당 8개 전문가만 선택합니다. MiniMax M2.7의 더 높은 전문가 수는 더 특화된 라우팅을 가능하게 하며, 이것이 더 적은 활성 파라미터로 강력한 성능을 달성하는 방법을 설명합니다.

GPU 예산이 제한된 스타트업에는 어느 모델이 더 적합한가요?

MiniMax M2.7은 예산이 제한된 팀에게 더 강력한 선택입니다. 입력 100만 토큰당 $0.30, 초당 100 토큰 처리량으로 일반적인 비용의 일부로 프론티어급 품질을 제공합니다. Llama 4 Scout와 Maverick은 더 높은 활성 파라미터 수로 인해 셀프 호스팅에 더 상당한 GPU 인프라가 필요합니다. 그러나 스타트업에 긴 컨텍스트 처리나 멀티모달 기능이 필요하다면, Llama 4가 더 높은 인프라 투자를 정당화할 수 있습니다.

Llama 4 패밀리