



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}")

Detalhes do produto
Llama 4 Scout: Uma poderosa ferramenta de IA leve e multimodal
O Llama 4 Scout é um modelo de IA multimodal avançado e leve, projetado para processar dados de texto e imagem de forma integrada. Concebido para máxima eficiência, ele pode operar em uma única GPU Nvidia H100 e possui uma impressionante janela de contexto de até 1 milhão de tokens, tornando-o ideal para tarefas altamente complexas e com grande volume de dados.
Principais características
🚀Janela de contexto massiva de 1 milhão de tokens: Suporta até 1 milhão de tokens, desbloqueando recursos para sumarização abrangente de múltiplos documentos e raciocínio sofisticado sobre códigos de formato longo.
⚡Desempenho otimizado da GPU: Funciona de forma eficiente em apenas uma GPU Nvidia H100, garantindo alto desempenho com consumo mínimo de recursos.
💡Processamento multimodal versátil: Lida perfeitamente com entradas de texto e imagem, expandindo significativamente sua versatilidade de aplicação em diversos domínios.
Casos de uso pretendidos
- 📄Resumo avançado de múltiplos documentos: Resumidamente, condensa informações de diversos documentos, fornecendo resumos coerentes e precisos.
- 💻Análise de código abrangente: Facilita a compreensão, o raciocínio e a análise aprofundados de bases de código grandes e complexas.
- 🧠Análise inteligente de conteúdo: Processa grandes quantidades de dados de texto e imagem para diversas aplicações, desde a extração de dados até a construção de grafos de conhecimento.
Especificações técnicas
Arquitetura
O Llama 4 Scout utiliza a estrutura de ponta Mixture-of-Experts (MoE) da Meta, apresentando um total de 109 bilhões de parâmetros ativos. Ele aproveita 16 especialistas para ativação dinâmica e específica da tarefa, aumentando a eficiência e o desempenho.
Dados de treinamento
Treinado com conjuntos de dados meticulosamente selecionados, abrangendo diversos corpora multilíngues, extensos conjuntos de dados de imagens e exemplos sofisticados de raciocínio sintético para garantir um desempenho robusto e versátil em várias tarefas.
Uso e diretrizes
Exemplos de código
Os desenvolvedores podem integrar o Llama 4 Scout usando os exemplos de código fornecidos. Abaixo, segue um exemplo de interações comuns da API:
Documentação da API
Para obter especificações técnicas completas e guias de integração, consulte o Documentação da API do Llama 4 Scout, onde informações detalhadas estão facilmente disponíveis.
Diretrizes Éticas
🔒O Llama 4 Scout foi desenvolvido com robustas medidas de segurança para prevenir o uso indevido, incluindo mecanismos contra a geração de conteúdo prejudicial e garantindo a privacidade do usuário durante a integração de ferramentas. Nosso compromisso é promover a implementação responsável da IA.
Licenciamento
⚖️O Llama 4 Scout opera sob uma Licença Comunitária Personalizada do Llama 4, promovendo o uso responsável e colaborativo dentro da comunidade de desenvolvedores.
Perguntas frequentes (FAQ)
1. O que é Llama 4 Scout?
O Llama 4 Scout é um modelo de IA multimodal e leve, desenvolvido para processar com eficiência dados de texto e imagem, apresentando uma grande janela de contexto e desempenho otimizado em uma única GPU.
2. Quais são as principais especificações técnicas do Llama 4 Scout?
Ele suporta uma janela de contexto de até 1 milhão de tokens, roda em uma única GPU Nvidia H100 e utiliza a estrutura Mixture-of-Experts (MoE) da Meta com 109 bilhões de parâmetros ativos.
3. Quais são as principais aplicações do Llama 4 Scout?
Suas principais aplicações incluem sumarização de múltiplos documentos, análise abrangente de código e análise inteligente de conteúdo para dados de texto e imagem.
4. Como a Llama 4 Scout aborda as questões éticas?
O Llama 4 Scout incorpora medidas de segurança robustas para evitar a geração de conteúdo prejudicial e proteger a privacidade do usuário durante as integrações de ferramentas, refletindo um forte compromisso com a IA ética.
5. Onde posso encontrar documentação detalhada da API?
A documentação detalhada da API está disponível. aqui, fornecendo guias completos para integração e utilização.
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