API Ламы 4

API Llama 4 — это мощный интерфейс, позволяющий разработчикам интегрировать Метановейшие многофункциональные языковые модели, обеспечивающие расширенные возможности обработки текста, изображений и видео в различных приложениях.

Обзор серии Llama 4

Серия Llama 4 от Meta представляет передовые модели ИИ, предназначенные для обработки и перевода различных форматов данных, включая текст, видео, изображения и аудио, тем самым повышая универсальность приложений. Серия включает:

• Лама 4 Скаут: Компактная модель, оптимизированная для развертывания на одном графическом процессоре Nvidia H100, с окном контекста в 10 миллионов токенов. Она превосходит конкурентов, таких как Gemma 3 и Mistral 3.1 от Google, по различным бенчмаркам.
• Лама 4 Маверик: Более крупная модель, сопоставимая по производительности с OpenAI GPT-4o и DeepSeek-V3 в задачах кодирования и рассуждений, при этом использующая меньше активных параметров.
• Лама 4 Бегемот: В настоящее время эта модель находится в стадии разработки и насчитывает 288 миллиардов активных параметров, а общее количество параметров составляет 2 триллиона. Она стремится превзойти такие модели, как GPT-4.5 и Claude Sonnet 3.7, по показателям STEM.

Эти модели интегрированы в помощника Meta на основе искусственного интеллекта на таких платформах, как WhatsApp, Messenger, Instagram и веб-сайтах, что позволяет улучшить взаимодействие с пользователем с помощью расширенных возможностей искусственного интеллекта.

---

Техническая архитектура и инновации

Серия Llama 4 использует архитектуру «смешанных экспертов» (MoE), инновационный подход, который оптимизирует использование ресурсов, активируя только соответствующие подмножества параметров модели во время определенных задач. Такая конструкция повышает вычислительную эффективность и производительность, позволяя моделям более эффективно справляться со сложными задачами.

Обучение этих моделей требовало существенных вычислительных ресурсов. Meta использовал кластер GPU, состоящий из более чем 100,000 100 чипов Nvidia HXNUMX, что представляло собой одну из крупнейших инфраструктур обучения ИИ на сегодняшний день. Эта обширная вычислительная мощность способствовала разработке моделей с улучшенными возможностями и показателями производительности.

Эволюция предыдущих моделей

Основываясь на фундаменте, заложенном предыдущими итерациями, серия Llama 4 представляет собой значительную эволюцию в развитии модели ИИ Meta. Интеграция возможностей мультимодальной обработки и принятие архитектуры MoE устраняют ограничения, наблюдавшиеся в предыдущих моделях, такие как проблемы с рассуждениями и математическими задачами. Эти достижения позиционируют Llama 4 как грозного конкурента в ландшафте ИИ.

Показатели производительности и технические индикаторы

В бенчмарк-оценках Llama 4 Scout продемонстрировала превосходную производительность по сравнению с такими моделями, как Gemma 3 и Mistral 3.1 от Google, особенно в задачах, требующих обширной обработки контекста. Llama 4 Maverick продемонстрировала возможности на уровне ведущих моделей, таких как GPT-4o от OpenAI, особенно в задачах кодирования и рассуждения, при этом сохраняя более эффективное использование параметров. Эти результаты подчеркивают эффективность архитектуры MoE и используемого обширного режима обучения.

Лама 4 Скаут

Лама 4 Маверик

Лама 4 Бегемот:

Сценарии приложений

Универсальность серии Llama 4 позволяет применять ее в различных областях:

• Интеграция с соцсетями: Улучшение взаимодействия с пользователями на таких платформах, как WhatsApp, Messenger и Instagram, с помощью расширенных функций на основе искусственного интеллекта, включая улучшенные рекомендации по контенту и диалоговых агентов.
• Content Creation: Помощь создателям в создании высококачественного мультимодального контента путем обработки и синтеза текста, изображений и видео, тем самым оптимизируя творческий процесс.
• Учебные Инструменты: Содействие разработке интеллектуальных систем обучения, которые могут интерпретировать и реагировать на различные форматы данных, обеспечивая более захватывающий процесс обучения.
• Бизнес-аналитика: Предоставление предприятиям возможности анализировать и интерпретировать сложные наборы данных, включая текстовую и визуальную информацию, для получения практических знаний и информирования процессов принятия решений.

Интеграция моделей Llama 4 в платформы Meta демонстрирует их практическую полезность и потенциал для улучшения пользовательского опыта в различных приложениях.

Этические соображения и стратегия открытого исходного кода

Хотя Meta продвигает серию Llama 4 как открытую, условия лицензирования включают ограничения для коммерческих организаций с более чем 700 миллионами пользователей. Такой подход вызвал критику со стороны Open Source Initiative, подчеркивая продолжающиеся дебаты относительно баланса между открытым доступом и коммерческими интересами в разработке ИИ.

Значительные инвестиции Meta, по имеющимся данным, достигающие 65 миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ, подчеркивают приверженность компании развитию возможностей ИИ и сохранению конкурентного преимущества в быстро меняющемся ландшафте ИИ.

Заключение

Представление серии Llama 4 от Meta знаменует собой кардинальное достижение в области искусственного интеллекта, демонстрируя значительные улучшения в мультимодальной обработке, эффективности и производительности. Благодаря инновационным архитектурным решениям и значительным вычислительным инвестициям эти модели устанавливают новые стандарты возможностей ИИ. Поскольку Meta продолжает интегрировать эти модели на своих платформах и исследовать дальнейшие разработки, серия Llama 4 готова сыграть решающую роль в формировании будущей траектории приложений и услуг ИИ.

Как вызвать API Llama 4 из CometAPI

1.Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.

2.Получите ключ API для доступа к учетным данным интерфейса. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в личном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

3. Получите URL этого сайта: https://api.cometapi.com/

4. Выберите Llama 4 (Название модели: лама-4-мейверик;  лама-4-разведчик) конечная точка для отправки запроса API и установки тела запроса. Метод запроса и тело запроса получаются из наш веб-сайт API документ. Для вашего удобства наш сайт также предлагает тест Apifox.

• Информацию о моделях, запущенных в Comet API, см. https://api.cometapi.com/new-model.
• Информацию о ценах моделей в Comet API см. https://api.cometapi.com/pricing

5. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После отправки запроса API вы получите объект JSON, содержащий сгенерированное завершение.