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Llama 4 Maverick
Llama 4 Maverick es un modelo de IA de alto rendimiento de Meta que utiliza una arquitectura de expertos para destacar en tareas de razonamiento y codificación. Supera a modelos comparables como GPT-4o y Gemini 2.0 en diversas pruebas de rendimiento.
Tokens gratis de $1 para nuevos miembros
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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}")
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Llama 4 Maverick

Detalle del producto

Presentamos Llama 4 Maverick: un modelo de IA de última generación

Llama 4 Maverick destaca como un modelo de IA potente y eficiente, diseñado para superar los límites de los grandes modelos lingüísticos. Emplea un innovador Arquitectura de mezcla de expertos (MoE) para ofrecer un rendimiento incomparable en tareas complejas de razonamiento y codificación, a menudo superando modelos líderes como GPT-4o y Gemini 2.0.

Con un total de aproximadamente 400 mil millones de parámetrosLlama 4 Maverick se activa de forma inteligente solo 17 mil millones de parámetros activos por tokenEste diseño garantiza una eficiencia notable al tiempo que mantiene una inmensa potencia computacional, lo que lo hace ideal para aplicaciones multimodales de vanguardia y resolución avanzada de problemas.

✨ Características y capacidades clave

  • Arquitectura de mezcla de expertos (MoE): Utiliza 128 expertos especializados para un mejor rendimiento, involucrando dinámicamente el conocimiento relevante para cada tarea.
  • Soporte multimodal: Procesa sin problemas ambos texto e imágenes al otro lado de 12 idiomas, lo que permite interacciones más ricas y posibilidades de aplicación más amplias.
  • Implementación rentable: Optimizado con Cuantización FP8, garantizando una utilización eficiente de los recursos y menores costos operativos sin sacrificar el rendimiento.

💡 Aplicaciones previstas

  • Resolución de problemas complejos: Maneja con experticia tareas de razonamiento avanzado, lo que lo hace ideal para la investigación científica, el análisis de datos y la planificación estratégica.
  • Generación y análisis de código: Se destaca en la creación, depuración y comprensión de estructuras de código complejas en varios lenguajes de programación.
  • Diversas aplicaciones multimodales: Potestades Asistentes multilingües, generación de contenidos creativos (por ejemplo, narración visual) y aplicaciones de codificación avanzadas.

⚙️ Especificaciones técnicas

Arquitectura: Construido sobre el sólido marco Mixture-of-Experts (MoE) de Meta, que incluye un grupo masivo de 128 expertosEsto permite la activación dinámica y específica de la tarea de parámetros desde el total 400 mil millones de parámetros.

Datos de entrenamiento: Capacitado en conjuntos de datos meticulosamente seleccionados que incluyen extensos corpus multilingües, diversos conjuntos de datos de imágenes y sofisticados ejemplos de razonamiento sintético para garantizar una amplia capacidad y solidez.

🚀 Uso e integración

Ejemplos de código: Los desarrolladores pueden integrar Llama 4 Maverick en sus proyectos mediante estructuras de API conocidas. A continuación, se muestra un fragmento de ejemplo:

 import llama_maverick como lm client = lm.LlamaMaverickClient(api_key="SU_CLAVE_API") response = client.chat.completions.create( model="meta-llama/llama-4-maverick", messages=[ {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."}, {"role": "user", "content": "Explica el entrelazamiento cuántico de forma sencilla."} ] ) print(response.choices[0].message.content)

Documentación de la API: Para obtener detalles completos sobre la integración, los puntos finales y las funcionalidades avanzadas, consulte nuestra Documentación de la API.

🔒 Pautas éticas y licencias

Uso ético: Llama 4 Maverick incorpora sólidas medidas de seguridad para evitar el uso indebido, incluyendo mecanismos contra la generación de contenido dañino y la protección de la privacidad del usuario durante la integración de herramientas. Nuestro compromiso es con la implementación responsable de la IA.

Licencia: Llama 4 Maverick opera bajo una Licencia comunitaria de Custom Llama 4, fomentando el acceso amplio y el desarrollo colaborativo dentro de la comunidad de IA.

❓ Preguntas frecuentes (FAQ)

P: ¿Cuál es la principal ventaja de la arquitectura Mixture-of-Experts de Llama 4 Maverick?

R: La arquitectura MoE permite que Llama 4 Maverick active solo un subconjunto de sus 400 mil millones de parámetros (17 mil millones por token) para una tarea determinada, lo que lo hace significativamente más eficiente y de mayor rendimiento que los modelos que involucran todos los parámetros a la vez, especialmente para razonamiento y codificación complejos.

P: ¿Llama 4 Maverick admite varios idiomas para tareas multimodales?

R: Sí, Llama 4 Maverick está diseñado para procesar texto e imágenes en 12 idiomas diferentes, lo que permite aplicaciones multimodales verdaderamente globales, como asistentes multilingües y narración visual.

P: ¿Cómo garantiza Llama 4 Maverick la rentabilidad?

R: Se logra una mayor rentabilidad mediante la cuantificación FP8, una técnica que reduce la precisión de los valores numéricos del modelo. Esto se traduce en un menor uso de memoria y una computación más rápida sin una degradación significativa del rendimiento, optimizando así los costos de implementación.

P: ¿Para qué tipo de aplicaciones es más adecuado Llama 4 Maverick?

R: Destaca en la resolución de problemas complejos, la generación y el análisis avanzados de código, y diversas aplicaciones multimodales. Esto incluye la generación de contenido creativo, asistentes multilingües inteligentes y aplicaciones de codificación sofisticadas que requieren un profundo conocimiento y capacidad de generación.

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