Llama 4 API - әзірлеушілерге біріктіруге мүмкіндік беретін қуатты интерфейс Metaәртүрлі қолданбаларда мәтінді, кескінді және бейнені өңдеудің кеңейтілген мүмкіндіктерін қосатын соңғы мультимодальды үлкен тіл үлгілері.
Llama 4 сериясына шолу
Meta компаниясының Llama 4 сериясы әртүрлі деректер пішімдерін, соның ішінде мәтінді, бейнені, кескіндерді және дыбысты өңдеуге және аударуға арналған озық AI үлгілерін ұсынады, осылайша қолданбалардағы әмбебаптылықты арттырады. Серияға мыналар кіреді:
- Лама 4 скаут: Бір Nvidia H100 графикалық процессорында орналастыру үшін оңтайландырылған ықшам модель, 10 миллион токен контекстік терезесі бар. Ол Google компаниясының Gemma 3 және Mistral 3.1 сияқты бәсекелестерден әр түрлі көрсеткіштер бойынша асып түседі.
- Лама 4 Маверик: Азырақ белсенді параметрлерді пайдалану кезінде кодтау және дәлелдеу тапсырмаларында OpenAI GPT-4o және DeepSeek-V3 көрсеткіштерімен салыстыруға болатын үлкенірек модель.
- Лама 4 Бегемот: Қазіргі уақытта әзірленуде, бұл модель STEM көрсеткіштері бойынша GPT-288 және Claude Sonnet 2 сияқты үлгілерден асып түсуді мақсат етіп, 4.5 миллиард белсенді параметрлерге және жалпы саны 3.7 триллионға ие.
Бұл модельдер Meta компаниясының AI көмекшісіне WhatsApp, Messenger, Instagram және интернет сияқты платформалар арқылы біріктіріліп, озық AI мүмкіндіктерімен пайдаланушының өзара әрекеттесуін жақсартады.
| моделі | Жалпы параметрлер | Белсенді параметрлер | Сарапшылар | Мәтінмән ұзындығы | Жұмыс істейді | Жалпыға қол жетімділік | Идеал үшін |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Scout | 109B | 17B | 16 | 10 миллион токен | Жалғыз Nvidia H100 | ✅ Иә | Жеңіл AI тапсырмалары, ұзақ мәтінмәндік қолданбалар |
| Maverick | 400B | 17B | 128 | Белгілі емес | Бір немесе көп графикалық процессор | ✅ Иә | Зерттеу, кәсіпорын қолданбалары, кодтау |
| Бегемот | ~2Т | 288B | 16 | Белгілі емес | Мета ішкі инфра | ❌ Жоқ | Ішкі үлгіні оқыту және салыстыру |
Техникалық сәулет және инновациялар
Llama 4 сериясында арнайы тапсырмалар кезінде үлгі параметрлерінің тек тиісті ішкі жиындарын белсендіру арқылы ресурстарды пайдалануды оңтайландыратын инновациялық тәсіл «сарапшылар қоспасы» (МЭ) архитектурасы қолданылады. Бұл дизайн есептеу тиімділігі мен өнімділігін арттырып, модельдерге күрделі тапсырмаларды тиімдірек шешуге мүмкіндік береді.
Бұл үлгілерді оқыту айтарлықтай есептеу ресурстарын қажет етті. Meta 100,000 100-нан астам Nvidia HXNUMX чиптерін қамтитын GPU кластерін пайдаланды, бұл бүгінгі күнге дейін AI оқытудың ең үлкен инфрақұрылымдарының бірі болып табылады. Бұл ауқымды есептеу қуаты жақсартылған мүмкіндіктері мен өнімділік көрсеткіштері бар үлгілерді әзірлеуге көмектесті.
Алдыңғы үлгілерден эволюция
Бұрынғы итерациялар арқылы қаланған негізге сүйене отырып, Llama 4 сериясы Meta компаниясының AI моделінің дамуындағы маңызды эволюцияны білдіреді. Мультимодальдық өңдеу мүмкіндіктерін біріктіру және БМ архитектурасын қабылдау алдыңғы үлгілерде байқалған шектеулерді шешеді, мысалы, ойлау және математикалық тапсырмалардағы қиындықтар. Бұл жетістіктер Llama 4-ті AI ландшафтындағы күшті бәсекелес ретінде көрсетеді.
Эталондық өнімділік және техникалық көрсеткіштер
Эталондық бағалауда Llama 4 Scout Google компаниясының Gemma 3 және Mistral 3.1 сияқты үлгілерінен жоғары өнімділікті көрсетті, әсіресе кең контекстті өңдеуді қажет ететін тапсырмаларда. Llama 4 Maverick параметрді тиімдірек пайдалануды сақтай отырып, OpenAI GPT-4o сияқты жетекші модельдермен тең мүмкіндіктерді көрсетті, әсіресе кодтау және дәлелдеу тапсырмаларында. Бұл нәтижелер БМ архитектурасының және қолданылатын ауқымды оқыту режимінің тиімділігін көрсетеді.
Лама 4 скаут
Лама 4 Маверик
Лама 4 Бегемот:
Қолдану сценарийлері
Llama 4 сериясының әмбебаптығы оны әртүрлі домендерде қолдануға мүмкіндік береді:
- Әлеуметтік медианы біріктіру: Жақсартылған мазмұн ұсыныстары мен сөйлесу агенттерін қоса, AI басқаратын кеңейтілген мүмкіндіктер арқылы WhatsApp, Messenger және Instagram сияқты платформалардағы пайдаланушының өзара әрекеттесуін жақсарту.
- Мазмұнды құру: Мәтінді, кескіндерді және бейнелерді өңдеу және синтездеу арқылы авторларға жоғары сапалы, мультимодальды мазмұнды жасауға көмектесу, осылайша шығармашылық процесті оңтайландыру.
- Оқу құралдары: Әртүрлі деректер пішімдерін түсіндіре алатын және оларға жауап беретін интеллектуалды репетиторлық жүйелерді дамытуға жәрдемдесу, тереңірек оқыту тәжірибесін қамтамасыз ету.
- Бизнес-аналитика: Кәсіпорындарға күрделі деректер жиынын, соның ішінде мәтіндік және визуалды ақпаратты талдауға және интерпретациялауға, іске асырылатын түсініктерді алуға және шешім қабылдау процестерін ақпараттандыруға мүмкіндік беру.
Llama 4 үлгілерін Meta платформаларына біріктіру олардың практикалық пайдалылығын және әртүрлі қолданбаларда пайдаланушы тәжірибесін жақсарту әлеуетін көрсетеді.
Этикалық ойлар және ашық бастапқы код стратегиясы
Meta Llama 4 сериясын ашық бастапқы код ретінде алға жылжытқанымен, лицензиялау шарттарына 700 миллионнан астам пайдаланушысы бар коммерциялық құрылымдар үшін шектеулер кіреді. Бұл тәсіл AI дамытудағы ашық қолжетімділік пен коммерциялық мүдделер арасындағы тепе-теңдікке қатысты жалғасып жатқан пікірталасқа ерекше назар аудара отырып, Open Source Initiative тарапынан сын тудырды.
Meta компаниясының AI инфрақұрылымына 65 миллиард долларға дейінгі қомақты инвестициясы компанияның AI мүмкіндіктерін арттыруға және қарқынды дамып келе жатқан AI ландшафтында бәсекеге қабілеттілікті сақтауға деген ұмтылысын көрсетеді.
қорытынды
Meta's Llama 4 сериясын енгізу мультимодальды өңдеуде, тиімділікте және өнімділікте айтарлықтай жақсартуларды көрсететін жасанды интеллекттегі маңызды ілгерілеуді білдіреді. Инновациялық сәулеттік жобалар мен айтарлықтай есептеу инвестициялары арқылы бұл модельдер AI мүмкіндіктерінің жаңа көрсеткіштерін белгілейді. Meta осы модельдерді өз платформаларында біріктіруді және одан әрі дамуларды зерттеуді жалғастыруда, Llama 4 сериясы AI қолданбалары мен қызметтерінің болашақ траекториясын қалыптастыруда шешуші рөл атқаруға дайын.
CometAPI-ден Llama 4 API-ге қалай қоңырау шалуға болады
1.Кіру дейін cometapi.com. Егер сіз әлі біздің пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз
2.Кіру тіркелгі деректерінің API кілтін алыңыз интерфейсінің. Жеке орталықтағы API токеніндегі «Токенді қосу» түймесін басыңыз, таңбалауыш кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
-
Осы сайттың URL мекенжайын алыңыз: https://api.cometapi.com/
-
Llama 4 таңдаңыз (үлгі атауы: лама-4-маверик; лама-4-барлаушы) API сұрауын жіберу және сұраудың негізгі бөлігін орнату үшін соңғы нүкте. Сұрау әдісі мен сұрау органы мына жерден алынады веб-сайтымыздың API құжаты. Біздің веб-сайт сізге ыңғайлы болу үшін Apifox тестін ұсынады.
- Comet API интерфейсіндегі үлгідегі түскі ас туралы ақпаратты қараңыз https://api.cometapi.com/new-model.
- Comet API ішіндегі Үлгі бағасы туралы ақпаратты қараңыз https://api.cometapi.com/pricing
| санат | лама-4-маверик | лама-4-барлаушы |
| API бағасы | Енгізу токендері: $0.48 / M таңбалауыштары | Енгізу токендері: $0.216 / M токендері |
| Шығару токендері: $1.44/ M токендер | Шығару токендері: $1.152/ M токендер |
- Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. API сұрауын жібергеннен кейін сіз жасалған аяқтауды қамтитын JSON нысанын аласыз.
