API Llama 4

API Llama 4 adalah antarmuka canggih yang memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan metaModel bahasa besar multimoda terbaru, yang memungkinkan kemampuan pemrosesan teks, gambar, dan video tingkat lanjut di berbagai aplikasi.

Tinjauan Umum Seri Llama 4

Seri Llama 4 dari Meta memperkenalkan model AI mutakhir yang dirancang untuk memproses dan menerjemahkan berbagai format data, termasuk teks, video, gambar, dan audio, sehingga meningkatkan fleksibilitas di berbagai aplikasi. Seri ini meliputi:

• Llama 4 Pramuka: Model ringkas yang dioptimalkan untuk penggunaan pada satu GPU Nvidia H100, yang memiliki jendela konteks 10 juta token. Model ini mengungguli pesaing seperti Gemma 3 dan Mistral 3.1 dari Google dalam berbagai tolok ukur.
• Llama untuk Maverick: Model yang lebih besar, kinerjanya sebanding dengan GPT-4o OpenAI dan DeepSeek-V3 dalam tugas pengkodean dan penalaran, sekaligus menggunakan lebih sedikit parameter aktif.
• Llama 4 Behemoth: Saat ini dalam tahap pengembangan, model ini memiliki 288 miliar parameter aktif dan total 2 triliun, yang bertujuan untuk melampaui model seperti GPT-4.5 dan Claude Sonnet 3.7 pada tolok ukur STEM.

Model-model ini diintegrasikan ke dalam asisten AI Meta di seluruh platform seperti WhatsApp, Messenger, Instagram, dan web, meningkatkan interaksi pengguna dengan kemampuan AI yang canggih.

---

Arsitektur Teknis dan Inovasi

Seri Llama 4 menggunakan arsitektur "campuran para ahli" (MoE), pendekatan inovatif yang mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya dengan hanya mengaktifkan sebagian kecil parameter model yang relevan selama tugas tertentu. Desain ini meningkatkan efisiensi dan kinerja komputasi, sehingga model dapat menangani tugas kompleks dengan lebih efektif.

Pelatihan model-model ini membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Meta memanfaatkan kluster GPU yang terdiri dari lebih dari 100,000 chip Nvidia H100, yang merupakan salah satu infrastruktur pelatihan AI terbesar hingga saat ini. Daya komputasi yang besar ini memfasilitasi pengembangan model dengan kemampuan dan metrik kinerja yang ditingkatkan.

Evolusi dari Model Sebelumnya

Berdasarkan fondasi yang telah dibangun oleh iterasi sebelumnya, seri Llama 4 merupakan evolusi signifikan dalam pengembangan model AI Meta. Integrasi kemampuan pemrosesan multimoda dan adopsi arsitektur MoE mengatasi keterbatasan yang ditemukan pada model sebelumnya, seperti tantangan dalam penalaran dan tugas matematika. Kemajuan ini memposisikan Llama 4 sebagai pesaing tangguh dalam lanskap AI.

Kinerja Benchmark dan Indikator Teknis

Dalam evaluasi benchmark, Llama 4 Scout menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan model seperti Google Gemma 3 dan Mistral 3.1, khususnya dalam tugas yang memerlukan pemrosesan konteks yang ekstensif. Llama 4 Maverick menunjukkan kemampuan yang setara dengan model terkemuka seperti OpenAI GPT-4o, khususnya dalam tugas pengodean dan penalaran, sambil mempertahankan pemanfaatan parameter yang lebih efisien. Hasil ini menggarisbawahi efektivitas arsitektur MoE dan pelatihan ekstensif yang digunakan.

Llama 4 Pramuka

Llama untuk Maverick

Llama 4 Behemoth:

Skenario Aplikasi

Fleksibilitas seri Llama 4 memungkinkan penerapannya di berbagai domain:

• Integrasi Media Sosial: Meningkatkan interaksi pengguna pada platform seperti WhatsApp, Messenger, dan Instagram melalui fitur-fitur canggih berbasis AI, termasuk rekomendasi konten yang ditingkatkan dan agen percakapan.
• Konten Penciptaan: Membantu pembuat konten dalam menghasilkan konten multimoda berkualitas tinggi dengan memproses dan mensintesis teks, gambar, dan video, sehingga menyederhanakan proses kreatif.
• Alat Pendidikan: Memfasilitasi pengembangan sistem bimbingan cerdas yang dapat menafsirkan dan menanggapi berbagai format data, memberikan pengalaman belajar yang lebih mendalam.
• Analisis bisnis: Memungkinkan perusahaan menganalisis dan menafsirkan kumpulan data yang kompleks, termasuk informasi tekstual dan visual, untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan menginformasikan proses pengambilan keputusan.

Integrasi model Llama 4 ke dalam platform Meta merupakan contoh kegunaan praktis dan potensinya untuk meningkatkan pengalaman pengguna di berbagai aplikasi.

Pertimbangan Etis dan Strategi Open-Source

Sementara Meta mempromosikan seri Llama 4 sebagai sumber terbuka, ketentuan lisensi mencakup pembatasan untuk entitas komersial dengan lebih dari 700 juta pengguna. Pendekatan ini telah menuai kritik dari Open Source Initiative, yang menyoroti perdebatan yang sedang berlangsung mengenai keseimbangan antara akses terbuka dan kepentingan komersial dalam pengembangan AI.

Investasi besar Meta, dilaporkan mencapai $65 miliar dalam infrastruktur AI, menggarisbawahi komitmen perusahaan untuk memajukan kemampuan AI dan mempertahankan keunggulan kompetitif dalam lanskap AI yang berkembang pesat.

Kesimpulan

Pengenalan seri Llama 4 dari Meta menandai kemajuan penting dalam kecerdasan buatan, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemrosesan multimoda, efisiensi, dan kinerja. Melalui desain arsitektur yang inovatif dan investasi komputasi yang substansial, model-model ini menetapkan tolok ukur baru dalam kemampuan AI. Seiring Meta terus mengintegrasikan model-model ini di seluruh platformnya dan mengeksplorasi pengembangan lebih lanjut, seri Llama 4 siap memainkan peran penting dalam membentuk lintasan masa depan aplikasi dan layanan AI.

Cara memanggil API Llama 4 dari CometAPI

1.Masuk untuk cometapi.comJika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu

2.Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Tambahkan Token” pada token API di pusat personal, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.

3. Dapatkan url situs ini: https://api.cometapi.com/

4. Pilih Llama 4 (Nama model: llama-4-maverick;  llama-4-pramuka) titik akhir untuk mengirim permintaan API dan mengatur badan permintaan. Metode permintaan dan badan permintaan diperoleh dari dokumen API situs web kamiSitus web kami juga menyediakan uji coba Apifox demi kenyamanan Anda.

• Untuk informasi Model yang diluncurkan di Comet API silakan lihat https://api.cometapi.com/new-model.
• Untuk informasi Harga Model di Comet API silakan lihat https://api.cometapi.com/pricing

5. Memproses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah mengirim permintaan API, Anda akan menerima objek JSON yang berisi penyelesaian yang dihasilkan.