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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'meta-llama/llama-4-maverick',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-4-maverick",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Wir stellen Llama 4 Maverick vor: Ein KI-Modell der nächsten Generation
Llama 4 Maverick zeichnet sich als leistungsstarkes und effizientes KI-Modell aus, das die Grenzen großer Sprachmodelle erweitern soll. Es verwendet einen innovativen Ansatz. Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur um bei komplexen Denk- und Codierungsaufgaben eine unübertroffene Leistung zu erbringen und dabei oft führende Modelle wie GPT-4o und Gemini 2.0 zu übertreffen.
Mit insgesamt ungefähr 400 Milliarden ParameterLlama 4 Maverick aktiviert intelligent nur 17 Milliarden aktive Parameter pro TokenDieses Design gewährleistet eine bemerkenswerte Effizienz bei gleichzeitig immenser Rechenleistung und ist somit ideal für hochmoderne multimodale Anwendungen und die Lösung komplexer Probleme.
✨ Hauptmerkmale und Funktionen
- Architektur des Expertenmixes (MoE): Nutzt 128 spezialisierte Experten zur Leistungssteigerung durch dynamische Einbindung relevanten Wissens für jede Aufgabe.
- Multimodale Unterstützung: Verarbeitet nahtlos beides Text und Bilder über 12 Sprachenwodurch reichhaltigere Interaktionen und breitere Anwendungsmöglichkeiten ermöglicht werden.
- Kosteneffizienter Einsatz: Optimiert mit FP8-QuantisierungDadurch wird eine effiziente Ressourcennutzung und niedrigere Betriebskosten gewährleistet, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
💡 Beabsichtigte Anwendungen
- Komplexe Problemlösung: Fachmännisch handhabt Aufgaben zum fortgeschrittenen logischen DenkenDadurch eignet es sich ideal für wissenschaftliche Forschung, Datenanalyse und strategische Planung.
- Codegenerierung und -analyse: Ausgezeichnet in der Erstellung, Fehlersuche und im Verständnis komplexer Codestrukturen in verschiedenen Programmiersprachen.
- Vielfältige multimodale Anwendungen: Kräfte mehrsprachige Assistenten, kreative Inhaltserstellung (z. B. visuelles Storytelling) und fortgeschrittene Programmieranwendungen.
⚙️ Technische Spezifikationen
Architektur: Basierend auf Metas robustem Mixture-of-Experts (MoE)-Framework, das einen riesigen Pool an Experten umfasst 128 ExpertenDies ermöglicht die dynamische, aufgabenspezifische Aktivierung von Parametern aus dem Gesamtsystem. 400 Milliarden ParameteranzahlDie
Trainingsdaten: Trainiert anhand sorgfältig zusammengestellter Datensätze, die umfangreiche mehrsprachige Korpora, diverse Bilddatensätze und anspruchsvolle Beispiele für synthetisches Schließen umfassen, um eine breite Leistungsfähigkeit und Robustheit zu gewährleisten.
🚀 Nutzung & Integration
Codebeispiele: Entwickler können Llama 4 Maverick mithilfe bekannter API-Strukturen in ihre Projekte integrieren. Nachfolgend ein Beispielcode:
import llama_maverick as lm client = lm.LlamaMaverickClient(api_key="YOUR_API_KEY") response = client.chat.completions.create( model="meta-llama/llama-4-maverick", messages=[ {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."}, {"role": "user", "content": "Erkläre Quantenverschränkung einfach."} ] ) print(response.choices[0].message.content) API-Dokumentation: Ausführliche Informationen zu Integration, Endpunkten und erweiterten Funktionen finden Sie in unserer [Dokumentation/Dokumentation]. API-DokumentationDie
🔒 Ethische Richtlinien & Lizenzierung
Ethische Nutzung: Llama 4 Maverick verfügt über robuste Sicherheitsvorkehrungen gegen Missbrauch, darunter Mechanismen gegen die Erstellung schädlicher Inhalte und zur Gewährleistung der Privatsphäre der Nutzer bei der Tool-Integration. Wir setzen uns für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI ein.
Lizenzierung: Llama 4 Maverick operiert unter einem Benutzerdefinierte Llama 4 Community-Lizenz, wodurch ein breiter Zugang und eine kollaborative Entwicklung innerhalb der KI-Community gefördert werden.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
F: Was ist der Hauptvorteil der Mixture-of-Experts-Architektur von Llama 4 Maverick?
A: Die MoE-Architektur ermöglicht es Llama 4 Maverick, für eine bestimmte Aufgabe nur eine Teilmenge seiner 400 Milliarden Parameter (17 Milliarden pro Token) zu aktivieren. Dadurch ist es deutlich effizienter und leistungsfähiger als Modelle, die alle Parameter gleichzeitig nutzen, insbesondere bei komplexen Schlussfolgerungen und Codierungen.
F: Unterstützt Llama 4 Maverick mehrere Sprachen für multimodale Aufgaben?
A: Ja, Llama 4 Maverick ist so konzipiert, dass es sowohl Text als auch Bilder in 12 verschiedenen Sprachen verarbeiten kann und somit wirklich globale multimodale Anwendungen wie mehrsprachige Assistenten und visuelles Storytelling ermöglicht.
F: Wie gewährleistet Llama 4 Maverick Kosteneffizienz?
A: Die Kosteneffizienz wird durch FP8-Quantisierung erreicht, ein Verfahren, das die Genauigkeit numerischer Werte im Modell reduziert. Dies führt zu einem geringeren Speicherverbrauch und schnelleren Berechnungen ohne signifikante Leistungseinbußen und optimiert so die Bereitstellungskosten.
F: Für welche Anwendungsbereiche eignet sich Llama 4 Maverick am besten?
A: Es zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe Probleme zu lösen, fortschrittlichen Code zu generieren und zu analysieren sowie vielfältige multimodale Anwendungen zu entwickeln. Dazu gehören die Erstellung kreativer Inhalte, intelligente mehrsprachige Assistenten und anspruchsvolle Codierungsanwendungen, die ein tiefes Verständnis und entsprechende Generierungsfähigkeiten erfordern.
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