API của Llama 4

API Llama 4 là một giao diện mạnh mẽ cho phép các nhà phát triển tích hợp Siêu dữ liệuCác mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức mới nhất của Google, cho phép xử lý văn bản, hình ảnh và video nâng cao trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Tổng quan về dòng xe Llama 4

Dòng sản phẩm Llama 4 của Meta giới thiệu các mô hình AI tiên tiến được thiết kế để xử lý và dịch nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, video, hình ảnh và âm thanh, do đó tăng cường tính linh hoạt trên nhiều ứng dụng. Dòng sản phẩm bao gồm:

• Llama 4 Hướng đạo sinh: Một mô hình nhỏ gọn được tối ưu hóa để triển khai trên một GPU Nvidia H100 duy nhất, có cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token. Nó vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh như Gemma 3 và Mistral 3.1 của Google trên nhiều điểm chuẩn khác nhau.
• Llama 4 Maverick: Một mô hình lớn hơn có hiệu suất tương đương với GPT-4o và DeepSeek-V3 của OpenAI trong các tác vụ mã hóa và suy luận, đồng thời sử dụng ít tham số hoạt động hơn.
• Lạc đà không bướu 4 Behemoth:Hiện đang trong quá trình phát triển, mô hình này tự hào có 288 tỷ tham số hoạt động và tổng cộng là 2 nghìn tỷ, đặt mục tiêu vượt qua các mô hình như GPT-4.5 và Claude Sonnet 3.7 về điểm chuẩn STEM.

Các mô hình này được tích hợp vào trợ lý AI của Meta trên các nền tảng như WhatsApp, Messenger, Instagram và web, giúp tăng cường tương tác của người dùng với các khả năng AI tiên tiến.

---

Kiến trúc kỹ thuật và đổi mới

Dòng Llama 4 sử dụng kiến ​​trúc “hỗn hợp chuyên gia” (MoE), một phương pháp tiếp cận sáng tạo giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên bằng cách chỉ kích hoạt các tập hợp con có liên quan của các tham số của mô hình trong các tác vụ cụ thể. Thiết kế này nâng cao hiệu quả tính toán và hiệu suất, cho phép các mô hình xử lý các tác vụ phức tạp hiệu quả hơn.

Việc đào tạo các mô hình này đòi hỏi các nguồn tài nguyên tính toán đáng kể. Meta sử dụng một cụm GPU bao gồm hơn 100,000 chip Nvidia H100, đại diện cho một trong những cơ sở hạ tầng đào tạo AI lớn nhất cho đến nay. Sức mạnh tính toán rộng lớn này tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các mô hình với các khả năng và số liệu hiệu suất được nâng cao.

Sự tiến hóa từ các mô hình trước đó

Dựa trên nền tảng được xây dựng bởi các phiên bản trước đó, dòng Llama 4 đại diện cho sự phát triển đáng kể trong quá trình phát triển mô hình AI của Meta. Việc tích hợp các khả năng xử lý đa phương thức và áp dụng kiến ​​trúc MoE giải quyết các hạn chế được quan sát thấy trong các mô hình trước đó, chẳng hạn như các thách thức trong lý luận và nhiệm vụ toán học. Những tiến bộ này định vị Llama 4 là đối thủ đáng gờm trong bối cảnh AI.

Hiệu suất chuẩn và các chỉ số kỹ thuật

Trong các đánh giá chuẩn, Llama 4 Scout đã chứng minh hiệu suất vượt trội so với các mô hình như Gemma 3 và Mistral 3.1 của Google, đặc biệt là trong các tác vụ đòi hỏi xử lý ngữ cảnh mở rộng. Llama 4 Maverick đã thể hiện khả năng ngang bằng với các mô hình hàng đầu như GPT-4o của OpenAI, đặc biệt là trong các tác vụ mã hóa và suy luận, đồng thời vẫn duy trì việc sử dụng tham số hiệu quả hơn. Những kết quả này nhấn mạnh tính hiệu quả của kiến ​​trúc MoE và chế độ đào tạo mở rộng được sử dụng.

Llama 4 Hướng đạo sinh

Llama 4 Maverick

Llama 4 Behemoth:

Các kịch bản ứng dụng

Tính linh hoạt của dòng sản phẩm Llama 4 cho phép ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

• Truyền thông xã hội tích hợp:Nâng cao tương tác của người dùng trên các nền tảng như WhatsApp, Messenger và Instagram thông qua các tính năng tiên tiến do AI điều khiển, bao gồm các đề xuất nội dung được cải thiện và các tác nhân đàm thoại.
• Tạo nội dung:Hỗ trợ người sáng tạo tạo ra nội dung đa phương thức chất lượng cao bằng cách xử lý và tổng hợp văn bản, hình ảnh và video, qua đó hợp lý hóa quy trình sáng tạo.
• Công cụ giáo dục: Thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống gia sư thông minh có khả năng diễn giải và phản hồi nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, mang lại trải nghiệm học tập sâu sắc hơn.
• Phân tích Kinh doanh: Cho phép doanh nghiệp phân tích và diễn giải các tập dữ liệu phức tạp, bao gồm thông tin dạng văn bản và hình ảnh, để đưa ra những hiểu biết có thể hành động được và cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định.

Việc tích hợp các mô hình Llama 4 vào nền tảng Meta minh họa cho tiện ích thực tế và tiềm năng nâng cao trải nghiệm của người dùng trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Những cân nhắc về đạo đức và chiến lược nguồn mở

Trong khi Meta quảng bá loạt Llama 4 là mã nguồn mở, các điều khoản cấp phép bao gồm các hạn chế đối với các thực thể thương mại có hơn 700 triệu người dùng. Cách tiếp cận này đã gây ra sự chỉ trích từ Sáng kiến ​​Nguồn mở, làm nổi bật cuộc tranh luận đang diễn ra về sự cân bằng giữa quyền truy cập mở và lợi ích thương mại trong phát triển AI.

Khoản đầu tư đáng kể của Meta, được cho là lên tới 65 tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng AI, nhấn mạnh cam kết của công ty trong việc nâng cao năng lực AI và duy trì lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh AI đang thay đổi nhanh chóng.

Kết luận

Sự ra mắt của dòng sản phẩm Llama 4 của Meta đánh dấu bước tiến quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, thể hiện những cải tiến đáng kể trong xử lý đa phương thức, hiệu quả và hiệu suất. Thông qua các thiết kế kiến ​​trúc sáng tạo và đầu tư đáng kể vào tính toán, các mô hình này thiết lập các chuẩn mực mới về khả năng AI. Khi Meta tiếp tục tích hợp các mô hình này trên các nền tảng của mình và khám phá thêm các phát triển, dòng sản phẩm Llama 4 sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình quỹ đạo tương lai của các ứng dụng và dịch vụ AI.

Cách gọi Llama 4 API từ CometAPI

1.Đăng nhập đến cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước

2.Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, lấy khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.

3. Lấy url của trang web này: https://api.cometapi.com/

4. Chọn Llama 4 (Tên mẫu: llama-4-maverick;  lạc đà không bướu-4-trinh sát) điểm cuối để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp xét nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.

• Để biết thông tin về Model được lưu trong Comet API, vui lòng xem https://api.cometapi.com/new-model.
• Để biết thông tin về Giá mẫu trong Comet API, vui lòng xem https://api.cometapi.com/pricing

5. Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo. Sau khi gửi yêu cầu API, bạn sẽ nhận được đối tượng JSON chứa nội dung hoàn thành đã tạo.