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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-scout',
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-scout",
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
Llama 4 Scout: Ein leichtgewichtiges, multimodales KI-Kraftpaket
Llama 4 Scout ist ein fortschrittliches, ressourcenschonendes multimodales KI-Modell, das Text- und Bilddaten nahtlos verarbeitet. Es ist auf optimale Effizienz ausgelegt, kann auf einer einzelnen Nvidia H100 GPU ausgeführt werden und verfügt über ein beeindruckendes Kontextfenster von bis zu 1 Million Tokens. Dadurch eignet es sich ideal für hochkomplexe und datenintensive Aufgaben.
Hauptmerkmale
🚀Massives Kontextfenster mit 1 Million Token: Unterstützt bis zu 1 Million Tokens und ermöglicht so umfangreiche Zusammenfassungen mehrerer Dokumente sowie anspruchsvolle Analysen von langem Quellcode.
⚡Optimierte GPU-Leistung: Läuft effizient auf nur einer Nvidia H100 GPU und gewährleistet so hohe Leistung bei minimalem Ressourcenverbrauch.
💡Vielseitige multimodale Verarbeitung: Verarbeitet nahtlos sowohl Text- als auch Bildeingaben und erweitert so die Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen erheblich.
Vorgesehene Anwendungsfälle
- 📄Erweiterte Zusammenfassung mehrerer Dokumente: Verdichtet effizient Informationen aus zahlreichen Dokumenten und liefert kohärente und präzise Zusammenfassungen.
- 💻Umfassende Codeanalyse: Ermöglicht ein tiefgreifendes Verständnis, logisches Denken und die Analyse großer und komplexer Codebasen.
- 🧠Intelligente Inhaltsanalyse: Verarbeitet riesige Mengen an Text- und Bilddaten für verschiedene Anwendungen, von der Datenextraktion bis zum Aufbau von Wissensgraphen.
Technische Spezifikationen
Architektur
Llama 4 Scout nutzt Metas hochmodernes Mixture-of-Experts (MoE)-Framework mit 109 Milliarden aktiven Parametern. Es greift auf 16 spezialisierte Experten für die dynamische, aufgabenspezifische Aktivierung zurück und steigert so Effizienz und Leistung.
Trainingsdaten
Trainiert mit sorgfältig zusammengestellten Datensätzen, die diverse mehrsprachige Korpora, umfangreiche Bilddatensätze und anspruchsvolle Beispiele für synthetisches Schließen umfassen, um eine robuste und vielseitige Leistung bei verschiedenen Aufgaben zu gewährleisten.
Nutzungsrichtlinien
Codebeispiele
Entwickler können Llama 4 Scout mithilfe der bereitgestellten Codebeispiele integrieren. Nachfolgend finden Sie einen Platzhalter für gängige API-Interaktionen:
API-Dokumentation
Ausführliche technische Spezifikationen und Integrationsleitfäden finden Sie in der Llama 4 Scout API-Dokumentation, wo detaillierte Informationen leicht zugänglich sind.
Ethische Richtlinien
🔒Llama 4 Scout wurde mit robusten Sicherheitsvorkehrungen entwickelt, um Missbrauch zu verhindern. Dazu gehören Mechanismen gegen die Erstellung schädlicher Inhalte und die Gewährleistung der Privatsphäre der Nutzer bei der Integration von Tools. Unser Ziel ist es, den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu fördern.
Lizenzierung
⚖️Llama 4 Scout wird unter einer Custom Llama 4 Community License betrieben, die eine verantwortungsvolle und kollaborative Nutzung innerhalb der Entwicklergemeinschaft fördert.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was ist Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout ist ein leichtgewichtiges, multimodales KI-Modell, das für die effiziente Verarbeitung von Text- und Bilddaten entwickelt wurde und sich durch ein großes Kontextfenster und eine optimierte Leistung auf einer einzelnen GPU auszeichnet.
2. Was sind die wichtigsten technischen Spezifikationen des Llama 4 Scout?
Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Token, läuft auf einer einzelnen Nvidia H100 GPU und nutzt das Mixture-of-Experts (MoE)-Framework von Meta mit 109 Milliarden aktiven Parametern.
3. Was sind die Hauptanwendungsgebiete von Llama 4 Scout?
Zu den Hauptanwendungen gehören die Zusammenfassung mehrerer Dokumente, die umfassende Codeanalyse und das intelligente Parsen von Text- und Bilddaten.
4. Wie geht Llama 4 Scout mit ethischen Bedenken um?
Llama 4 Scout verfügt über robuste Sicherheitsvorkehrungen, um die Erstellung schädlicher Inhalte zu verhindern und die Privatsphäre der Nutzer bei der Tool-Integration zu schützen. Dies spiegelt ein starkes Engagement für ethische KI wider.
5. Wo finde ich eine detaillierte API-Dokumentation?
Eine detaillierte API-Dokumentation ist verfügbar. Hier, die umfassende Anleitungen für Integration und Nutzung bereitstellen.
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