Llama 4 API

Llama 4 API 是一個強大的接口，允許開發人員集成 Meta最新的多模式大型語言模型，可在各種應用程式中實現高級文字、圖像和視訊處理功能。

Llama 4 系列概述

Meta 的 Llama 4 系列推出了尖端的 AI 模型，旨在處理和翻譯各種資料格式，包括文字、視訊、圖像和音頻，從而增強跨應用程式的多功能性。系列包括：

• 駱駝 4 偵察兵：針對在單一 Nvidia H100 GPU 上部署而最佳化的緊湊模型，具有 10 萬個令牌上下文視窗。它在各種基準測試中都勝過Google的 Gemma 3 和 Mistral 3.1 等競爭對手。
• 駱駝 4 特立獨行：一個更大的模型，在編碼和推理任務中表現可與 OpenAI 的 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 相媲美，同時使用更少的活動參數。
• 駱駝 4 巨獸：該模型目前正在開發中，擁有 288 億個活躍參數，總計 2 兆個，旨在在 STEM 基準上超越 GPT-4.5 和 Claude Sonnet 3.7 等模型。

這些模型被整合到 WhatsApp、Messenger、Instagram 和網路等平台上的 Meta 人工智慧助理中，透過先進的人工智慧功能增強用戶互動。

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技術架構與創新

Llama 4 系列採用「混合專家」（MoE）架構，這是一種創新方法，透過在特定任務期間僅激活模型參數的相關子集來優化資源利用率。這種設計提高了計算效率和效能，使模型能夠更有效地處理複雜任務。

訓練這些模型需要大量的運算資源。 Meta 採用由超過 100,000 塊 Nvidia H100 晶片組成的 GPU 集群，是迄今為止最大的 AI 訓練基礎設施之一。這種廣泛的計算能力促進了具有增強功能和性能指標的模型的開發。

與先前型號的演變

Llama 4 系列在早期版本所奠定的基礎之上，代表了 Meta 人工智慧模型開發的重大進步。多模式處理能力的整合和 MoE 架構的採用解決了先前模型中觀察到的局限性，例如推理和數學任務中的挑戰。這些進步使 Llama 4 成為 AI 領域的強大競爭對手。

基準性能和技術指標

在基準評估中，Llama 4 Scout 表現出比Google的 Gemma 3 和 Mistral 3.1 等模型更優異的效能，特別是在需要大量情境處理的任務中。 Llama 4 Maverick 展現了與 OpenAI 的 GPT-4o 等領先模型相當的能力，尤其是在編碼和推理任務方面，同時保持了更有效率的參數利用率。這些結果強調了 MoE 架構和所採用的廣泛訓練方案的有效性。

駱駝 4 偵察兵

駱駝 4 特立獨行

駱駝4巨獸：

應用場景

Llama 4系列的多功能性使其能夠應用於各個領域：

• 社會化媒體整合：透過先進的人工智慧驅動功能（包括改進的內容推薦和對話代理）增強 WhatsApp、Messenger 和 Instagram 等平台上的用戶互動。
• 內容創作：透過處理和合成文字、圖像和視頻，幫助創作者產生高品質、多模式的內容，從而簡化創作流程。
• 教育工具：促進能夠解釋和回應各種資料格式的智慧輔導系統的發展，提供更身臨其境的學習體驗。
• 業務分析：使企業能夠分析和解釋複雜的數據集，包括文字和視覺訊息，以獲得可操作的見解並為決策過程提供資訊。

Llama 4 模型與 Meta 平台的整合體現了它們的實用性和增強不同應用程式使用者體驗的潛力。

道德考量與開源策略

雖然 Meta 將 Llama 4 系列宣傳為開源，但授權條款包括對擁有超過 700 億用戶的商業實體的限制。這種做法引起了開放原始碼倡議的批評，凸顯了人工智慧開發中開放取用和商業利益之間平衡的持續爭論。

據報道，Meta 在 AI 基礎設施方面的大量投資高達 65 億美元，凸顯了該公司致力於提升 AI 能力並在快速發展的 AI 領域保持競爭優勢的決心。

結論

Meta 的 Llama 4 系列的推出標誌著人工智慧的關鍵進步，展示了多模式處理、效率和效能的顯著改進。透過創新的架構設計和大量的運算投入，這些模型為人工智慧能力樹立了新的標竿。隨著 Meta 繼續在其平台上整合這些模型並探索進一步的發展，Llama 4 系列將在塑造 AI 應用和服務的未來發展軌跡方面發揮關鍵作用。

如何從 CometAPI 呼叫 Llama 4 API

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4. 選擇 Llama 4（型號名稱： 駱駝-4-特立獨行;  駱駝-4-偵察兵) 端點發送 API 請求並設定請求正文。請求方法和請求主體來自 我們的網站 API 文檔。我們的網站也提供 Apifox 測試，以方便您的使用。

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