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Llama 4 API 是一個強大的接口，允許開發人員整合 Meta 最新的多模式大型語言模型，從而實現各種應用程式中的高級文字、圖像和視訊處理功能。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)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。
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：
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。
| 型號 | 總參數 | 活動參數 | 專家 | 上下文長度 | 繼續運行 | 公共平台 | 非常適合 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 偵察兵 | 109B | 17B | 16 | 10M 代幣 | 單一 Nvidia H100 | ✅ 是的 | 輕量級AI任務，長情境應用 |
| 小牛 | 400B | 17B | 128 | 未標明 | 單 GPU 或多 GPU | ✅ 是的 | 研究、企業應用、編碼 |
| 河馬 | ~2T | 288B | 16 | 未標明 | 元內部基礎設施 | ❌ 沒有 | 內部模型訓練和基準測試 |
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。
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。
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。
Llama 4系列的多功能性使其能夠應用於各個領域：
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。
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。
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。
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| 分類 | 駱駝-4-特立獨行 | 駱駝-4-偵察兵 |
| API定價 | 輸入代幣：0.48 美元/百萬代幣 | 輸入代幣：0.216 美元/百萬個代幣 |
| 輸出代幣：1.44 美元/百萬代幣 | 輸出代幣：1.152 美元/百萬代幣 |
5.處理 API 回應以取得產生的答案。發送 API 請求後，您將收到一個包含產生的完成的 JSON 物件。