지난 4월 예정되었던 시점에서 한 번 더 연기
'의미 있는 진보'를 위한 선택

Meta에 따르면, 자사의 차세대 대형 언어 모델인 Llama 4 'Behemoth'의 출시가 2025년 가을 이후로 연기됐다. 이는 모델의 성능 향상에 대한 내부 우려와 AI 산업 전반의 확장 전략에 대한 재평가로 인한 것이다.

https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/

Meta가 야심차게 준비하던 차세대 대형 언어 모델 Llama 4 Behemoth의 출시가 당초 계획보다 수차례 미뤄지고 있다. 원래 2025년 4월에 개최된 Meta의 LlamaCon 행사에서 공개될 예정이었으나, 내부 사정으로 인해 6월로 연기되었고, 최근 다시 가을 또는 그 이후로 재조정되었다는 보도가 나왔다.
이 소식은 Axios, PYMNTS.com 등 복수의 매체를 통해 전해졌지만, Meta는 이에 대한 공식적인 입장이나 보도자료는 발표하지 않았다.

출시 지연의 표면적 이유는 성능에 대한 내부 불만족이다. Behemoth는 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처 기반으로, 약 2조 개의 파라미터와 최대 1,000만 토큰의 컨텍스트 윈도우라는 스펙을 내세우며 기술적 기대를 모았다.
그러나 실제로 내부 평가 결과, 기존 모델(Llama 3) 대비 "압도적인 품질 차이"를 입증하지 못했다는 지적이 나오며 개발팀의 주저가 시작됐다. 이와 관련해 Computerworld는 Behemoth가 오히려 모델 확장에 따른 리소스 비효율성과 운영 난이도만 높였다는 내부 피드백이 있었다고 전했다.

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더불어, 성능 한계가 조직 차원의 신뢰 문제로 번질 조짐도 보이고 있다. 일부 보도에 따르면 Meta 내부에서는 AI 제품 그룹의 운영 체계와 리더십 구조 전환에 대한 논의가 수면 위로 떠오르고 있으며, Behemoth 프로젝트의 전략적 방향성 자체가 재검토되고 있다는 분석도 있다. 특히, Behemoth가 Meta의 AI 전략의 "플래그십" 모델로 소개된 만큼, 이 프로젝트의 성패는 Meta 전체의 AI 브랜드 이미지에 직결될 수 있다.

무엇보다 주목할 점은, 이번 Behemoth의 연기가 단순히 Meta 한 기업만의 문제를 넘어 AI 산업 전반에 파장을 주고 있다는 사실이다.

거대 모델(LLM)의 크기가 곧 성능이라는 공식이 깨지고 있다는 인식이 확산되며, 업계 전반에 ‘스케일링의 한계’에 대한 자기 점검이 시작된 것이다.

실제로 OpenAI와 Anthropic 등 주요 경쟁사들도 비슷한 시기에 차세대 모델(GPT-5, Claude 3.5 Opus 등)의 공개 시점을 연기하거나 모호하게 밝히고 있는 상황이다. 이는 단지 하드웨어의 문제가 아니라, 모델 크기 대비 기대 성능의 비선형적 효율성에 대한 의문이 커지고 있음을 보여준다.

결국 Behemoth의 지연은 한 모델의 실패가 아니라, AI 산업이 직면한 기술적 전환점과 전략적 회의의 단면을 드러낸다.

이제 중요한 질문은 “언제 출시되느냐”가 아니라, "진짜로 의미 있는 진보가 가능한가”다.