LLaMA 4 모델 후기: 메타 AI가 정말 실무에 쓸만할까?

LLaMA 4와 AI 한판 승부: 요즘 세상, 메타랑 쇼피파이가 한 말 들어봤어?

 

AI 업계, 주말에 난리 났던 이야기

지난 주말, 메타가 또 일을 냈어요. 바로 LLaMA 4라는 AI 모델을 세상에 공개했거든요. 근데 이게 단순히 텍스트만 읽고 이해하는 게 아니라, 이미지까지 척척 알아듣는 모델이에요. 특히 ‘Scout’라는 모델은 무려 1천만 토큰까지 기억한대요. 무슨 말이냐면, 방대한 글이나 자료도 놓치지 않고 전부 머리에 담아둘 수 있다는 거죠. 그냥 말도 안 되게 크고 똑똑한 거예요.

 

버전은 총 세 가지인데요:

• Scout: 사이즈는 작지만 기억력은 괴물급.
• Maverick: 중간급인데도 100만 토큰 정도는 너끈히 소화해요.
• Behemoth: 이름부터 덩치 큰 느낌 나죠? 아직도 학습 중이라 자세한 건 미지수예요.

 

이 모델들이 다 공개되어서 누구나 써볼 수는 있지만, 100% 오픈소스는 아니래요. 그래도 이 정도 공개도 꽤 파격이죠.

 

 

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근데... 순위표에선 꼼수가?

LLaMA 4가 나오자마자 LM Arena라는 AI 비교 사이트에서 단숨에 1등을 차지했어요. 이곳은 실제 사람들이 대화 내용을 보고 어떤 모델이 더 나았는지 투표하는 시스템이라 꽤 신뢰도가 있거든요.

근데 알고 보니까, 메타가 올린 건 진짜 LLaMA 4가 아니라, 사용자 반응 좋게 조정된 버전이었대요. 그러니까 원본 모델은 아니었던 거죠. 마치 시험 잘 보라고 따로 과외 받은 버전으로 시험친 느낌이랄까요?

 

LM Arena도 이걸 알고 나서 공식 입장을 냈어요:

"메타가 우리의 규정을 그렇게 해석한 건, 우리가 의도한 바와 다릅니다."

 

결국, 좋은 성적표는 받았지만, 실력은 의심받게 된 셈이죠.

 

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쇼피파이 내부 메일, 충격과 공포

같은 시기, 쇼피파이에서 CEO의 내부 메일이 유출됐는데... 이건 진짜 직원들한테 폭탄 맞은 기분이었을 듯해요. 내용이 뭐였냐면, "앞으로 사람 뽑기 전에 AI로 못 하는 일인지 먼저 설명해라" 였어요.

심지어 "AI 안 배우겠다는 선택지는 없다"는 말도 있었죠. 이제 직원들이 AI를 못 다루면, 회사 내에서 설 자리가 없어질지도 모른다는 거예요.

예전에 루비 온 레일즈 하나만 잘 다루면 잘나가던 개발자들도, 이제는 AI랑 친해지지 않으면 버티기 힘든 시대가 온 거죠. 무섭기도 하고, 현실적이기도 하고… 복잡한 감정이에요.

 

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LLaMA 4, 실전에서는 좀 다르다?

이론상으론 1천만 토큰 지원이라니 와우 소리 나올 만하죠. 큰 프로젝트나 복잡한 코드도 한 번에 이해할 수 있다니 말이에요.

근데 막상 돌려보면 그렇지가 않대요. 일단 컴퓨터 사양이 너무 높아야 되고, 일반 개발자가 이걸 실무에서 쓰긴 좀 버거운 수준이래요. 심지어 써본 사람들 중엔 "생각보다 별로였음"이라는 후기도 꽤 있어요.

게다가, 일부에선 메타가 벤치마크용 데이터를 훈련에 쓴 거 아니냐는 의혹도 있었고요. 물론 메타는 단호하게 "그런 일 없다"고 했지만요.

그래도 이런 모델을 무료로 써볼 수 있다는 것 자체가 큰 의미긴 해요. 특히 연구하거나 실험하는 사람들에겐 더더욱.

 

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개발자 실무에 진짜 도움 되는 도구: Augment Code

개인적으로 제일 흥미로웠던 건 Augment Code였어요. 그냥 코딩 보조 AI가 아니라, 대규모 코드베이스를 다루기 위한 AI거든요.

VS Code, GitHub, Vim 이런 툴들과 연동도 되고, 우리 팀만의 코드 스타일을 배우면서 테스트, 리팩토링, 마이그레이션 같은 일도 척척 해낸다고 해요. 말 그대로 실무에 투입 가능한 AI 파트너예요.

게다가 무제한 사용이 가능한 무료 플랜도 있어서, 일단 써보는 데 부담이 없어요. 개인적으로 이건 꼭 써봐야 할 것 같아요. "이게 진짜다" 싶더라고요.

 

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이제 우리는 뭘 준비해야 할까?

자, 정리해보자면:

• LLaMA 4는 멋진 기술이지만, 현실적 활용도는 좀 애매해요.
• 쇼피파이는 본격적으로 AI 중심 회사로 바뀌는 중이고요.
• 앞으로는 AI랑 잘 협업하는 사람이 살아남을 거예요.
• 숫자보다 중요한 건, 직접 써보면서 느끼는 실제 경험이죠.
• Augment Code 같은 도구는 그런 면에서 꽤 믿음직스러워요.

 

AI는 우리보다 훨씬 빠른 속도로 발전 중이에요. 하지만 진짜 중요한 건, 그 기술이 사람을 이해하고 도울 수 있느냐는 거 아닐까요?

우리의 창의성과 인간미, 그걸 지키는 게 앞으로 더 중요해질지도 몰라요.