Llama 4 API

Llama 4 API ایک طاقتور انٹرفیس ہے جو ڈویلپرز کو انضمام کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ میٹاکے جدید ترین ملٹی موڈل بڑے لینگوئج ماڈلز، جو مختلف ایپلی کیشنز میں ایڈوانس ٹیکسٹ، امیج، اور ویڈیو پروسیسنگ کی صلاحیتوں کو فعال کرتے ہیں۔

لاما 4 سیریز کا جائزہ

Meta's Llama 4 سیریز میں جدید ترین AI ماڈلز متعارف کرائے گئے ہیں جو متن، ویڈیو، امیجز اور آڈیو سمیت مختلف ڈیٹا فارمیٹس پر کارروائی اور ترجمہ کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، اس طرح ایپلی کیشنز میں استرتا کو بڑھاتے ہیں۔ سیریز میں شامل ہیں:

• لاما 4 سکاؤٹ: ایک واحد Nvidia H100 GPU پر تعیناتی کے لیے موزوں ایک کمپیکٹ ماڈل، جس میں 10-ملین ٹوکن سیاق و سباق کی ونڈو نمایاں ہے۔ یہ مختلف بینچ مارکس میں Google کے Gemma 3 اور Mistral 3.1 جیسے حریفوں کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔
• لاما 4 ماورک: کوڈنگ اور استدلال کے کاموں میں OpenAI کے GPT-4o اور DeepSeek-V3 سے کارکردگی میں موازنہ کرنے والا ایک بڑا ماڈل، کم فعال پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے۔
• لاما 4 بیہیموت: فی الحال ترقی میں، یہ ماڈل 288 بلین فعال پیرامیٹرز اور کل 2 ٹریلین کا حامل ہے، جس کا مقصد STEM بینچ مارکس پر GPT-4.5 اور Claude Sonnet 3.7 جیسے ماڈلز کو پیچھے چھوڑنا ہے۔

یہ ماڈلز میٹا کے AI اسسٹنٹ میں ضم کیے گئے ہیں جیسے کہ WhatsApp، Messenger، Instagram، اور ویب پر، جدید AI صلاحیتوں کے ساتھ صارف کے تعامل کو بڑھاتے ہیں۔

---

تکنیکی فن تعمیر اور اختراعات

Llama 4 سیریز "ماہرین کا مرکب" (MoE) فن تعمیر کا استعمال کرتی ہے، ایک جدید طریقہ جو مخصوص کاموں کے دوران ماڈل کے پیرامیٹرز کے صرف متعلقہ ذیلی سیٹوں کو فعال کرکے وسائل کے استعمال کو بہتر بناتا ہے۔ یہ ڈیزائن کمپیوٹیشنل کارکردگی اور کارکردگی کو بڑھاتا ہے، جس سے ماڈلز کو پیچیدہ کاموں کو زیادہ مؤثر طریقے سے سنبھالنے کی اجازت ملتی ہے۔

ان ماڈلز کی تربیت کے لیے کافی کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ میٹا نے 100,000 سے زیادہ Nvidia H100 چپس پر مشتمل ایک GPU کلسٹر کا استعمال کیا، جو آج تک کے سب سے بڑے AI ٹریننگ انفراسٹرکچر میں سے ایک کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس وسیع کمپیوٹیشنل طاقت نے بہتر صلاحیتوں اور کارکردگی کی پیمائش کے ساتھ ماڈلز کی ترقی میں سہولت فراہم کی۔

پچھلے ماڈلز سے ارتقاء

پہلے کی تکرار کے ذریعے رکھی گئی بنیاد پر، لاما 4 سیریز میٹا کے AI ماڈل کی ترقی میں ایک اہم ارتقاء کی نمائندگی کرتی ہے۔ ملٹی موڈل پروسیسنگ کی صلاحیتوں کا انضمام اور پچھلے ماڈلز میں مشاہدہ شدہ MoE فن تعمیر کے ایڈریس کی حدود کو اپنانا، جیسے استدلال اور ریاضی کے کاموں میں چیلنجز۔ یہ پیشرفت Llama 4 کو AI زمین کی تزئین میں ایک مضبوط حریف کے طور پر رکھتی ہے۔

بینچ مارک کارکردگی اور تکنیکی اشارے

بینچ مارک کی تشخیص میں، Llama 4 Scout نے Google کے Gemma 3 اور Mistral 3.1 جیسے ماڈلز پر اعلیٰ کارکردگی کا مظاہرہ کیا، خاص طور پر ایسے کاموں میں جن کے لیے وسیع سیاق و سباق کی کارروائی کی ضرورت ہوتی ہے۔ Llama 4 Maverick نے صف اول کے ماڈلز جیسے OpenAI کے GPT-4o کے برابر صلاحیتوں کی نمائش کی، خاص طور پر کوڈنگ اور استدلال کے کاموں میں، جبکہ پیرامیٹر کے زیادہ موثر استعمال کو برقرار رکھا۔ یہ نتائج ایم او ای کے فن تعمیر اور وسیع تربیتی طریقہ کار کی تاثیر کو واضح کرتے ہیں۔

لاما 4 سکاؤٹ

لاما 4 ماورک

لاما 4 بیہیمتھ:

درخواست کے منظر نامہ

Llama 4 سیریز کی استعداد مختلف ڈومینز میں اس کے اطلاق کو قابل بناتی ہے:

• سوشل میڈیا انٹیگریشن: واٹس ایپ، میسنجر اور انسٹاگرام جیسے پلیٹ فارمز پر AI سے چلنے والی جدید خصوصیات کے ذریعے صارف کے تعامل کو بڑھانا، بشمول مواد کی بہتر سفارشات اور بات چیت کے ایجنٹس۔
• مواد کی تشکیل: متن، تصاویر، اور ویڈیوز کو پروسیسنگ اور سنتھیسائز کر کے اعلیٰ معیار کا، ملٹی موڈل مواد تیار کرنے میں تخلیق کاروں کی مدد کرنا، اس طرح تخلیقی عمل کو ہموار کرنا۔
• تعلیمی اوزار: ذہین ٹیوشن سسٹمز کی ترقی میں سہولت فراہم کرنا جو مختلف ڈیٹا فارمیٹس کی تشریح اور جواب دے سکتے ہیں، سیکھنے کا ایک زیادہ عمیق تجربہ فراہم کرتے ہیں۔
• کاروباری تجزیات: کاروباری اداروں کو قابل عمل بصیرت حاصل کرنے اور فیصلہ سازی کے عمل کو مطلع کرنے کے لیے متنی اور بصری معلومات سمیت پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کا تجزیہ اور تشریح کرنے کے قابل بنانا۔

میٹا کے پلیٹ فارمز میں لاما 4 ماڈلز کا انضمام ان کی عملی افادیت اور متنوع ایپلی کیشنز میں صارف کے تجربات کو بڑھانے کی صلاحیت کی مثال دیتا ہے۔

اخلاقی تحفظات اور اوپن سورس حکمت عملی

جبکہ Meta Llama 4 سیریز کو اوپن سورس کے طور پر فروغ دیتا ہے، لائسنس کی شرائط میں 700 ملین سے زیادہ صارفین کے ساتھ تجارتی اداروں کے لیے پابندیاں شامل ہیں۔ اس نقطہ نظر نے اوپن سورس انیشی ایٹو کی طرف سے تنقید کو جنم دیا ہے، جو AI کی ترقی میں کھلی رسائی اور تجارتی مفادات کے درمیان توازن کے حوالے سے جاری بحث کو اجاگر کرتا ہے۔

میٹا کی خاطر خواہ سرمایہ کاری، مبینہ طور پر AI انفراسٹرکچر میں $65 بلین تک، AI کی صلاحیتوں کو آگے بڑھانے اور تیزی سے تیار ہوتے AI لینڈ سکیپ میں مسابقتی برتری کو برقرار رکھنے کے لیے کمپنی کے عزم کو واضح کرتی ہے۔

نتیجہ

میٹا کی لاما 4 سیریز کا تعارف مصنوعی ذہانت میں ایک اہم پیشرفت کی نشاندہی کرتا ہے، جو ملٹی موڈل پروسیسنگ، کارکردگی اور کارکردگی میں نمایاں بہتری کو ظاہر کرتا ہے۔ جدید آرکیٹیکچرل ڈیزائنز اور کافی کمپیوٹیشنل سرمایہ کاری کے ذریعے، یہ ماڈل AI صلاحیتوں میں نئے معیارات قائم کرتے ہیں۔ جیسا کہ میٹا اپنے پلیٹ فارمز پر ان ماڈلز کو مربوط کرتا ہے اور مزید پیش رفتوں کو دریافت کرتا ہے، للاما 4 سیریز AI ایپلی کیشنز اور خدمات کے مستقبل کی رفتار کو تشکیل دینے میں ایک اہم کردار ادا کرنے کے لیے تیار ہے۔

CometAPI سے Llama 4 API کو کیسے کال کریں۔

1.لاگ ان کریں کرنے کے لئے cometapi.com. اگر آپ ابھی تک ہمارے صارف نہیں ہیں، تو براہ کرم پہلے رجسٹر کریں۔

2.رسائی کی سند API کلید حاصل کریں۔ انٹرفیس کے. ذاتی مرکز میں API ٹوکن پر "ٹوکن شامل کریں" پر کلک کریں، ٹوکن کی حاصل کریں: sk-xxxxx اور جمع کرائیں۔

3. اس سائٹ کا یو آر ایل حاصل کریں: https://api.cometapi.com/

4. لاما 4 کو منتخب کریں (ماڈل کا نام: llama-4-maverick;  llama-4-scoutAPI کی درخواست بھیجنے اور درخواست کا باڈی سیٹ کرنے کے لیے اینڈ پوائنٹ۔ درخواست کا طریقہ اور درخواست باڈی سے حاصل کیا جاتا ہے۔ ہماری ویب سائٹ API دستاویز. ہماری ویب سائٹ آپ کی سہولت کے لیے Apifox ٹیسٹ بھی فراہم کرتی ہے۔

• Comet API میں ماڈل لنچ کی معلومات کے لیے براہ کرم دیکھیں https://api.cometapi.com/new-model.
• Comet API میں ماڈل کی قیمت کی معلومات کے لیے براہ کرم دیکھیں https://api.cometapi.com/pricing

5. تیار کردہ جواب حاصل کرنے کے لیے API جواب پر کارروائی کریں۔ API کی درخواست بھیجنے کے بعد، آپ کو ایک JSON آبجیکٹ موصول ہوگا جس میں تیار کردہ تکمیل ہوگی۔