1М

Вне

Чат

запрещать

Лама 4 Маверик

Llama 4 Maverick — это высокопроизводительная модель искусственного интеллекта от Meta, использующая архитектуру, основанную на взаимодействии экспертов, для достижения высоких результатов в задачах логического мышления и программирования. Она превосходит аналогичные модели, такие как GPT-4o и Gemini 2.0, в различных тестах производительности.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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}")

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

Лама 4 Маверик

Подробная информация о товаре

Представляем Llama 4 Maverick: модель искусственного интеллекта нового поколения.

Llama 4 Maverick выделяется как мощная и эффективная модель искусственного интеллекта, разработанная для расширения границ возможностей больших языковых моделей. Она использует инновационный подход. Архитектура смешанного экспертного подхода (Mixture-of-Experts, MoE). для обеспечения непревзойденной производительности в сложных задачах логического мышления и программирования, часто превосходящей ведущие модели, такие как GPT-4o и Gemini 2.0.

В общей сложности приблизительно 400 миллиардов параметровЛама 4 Маверик активируется интеллектуально только 17 миллиардов активных параметров на токенЭта конструкция обеспечивает исключительную эффективность при сохранении огромной вычислительной мощности, что делает ее идеальной для передовых мультимодальных приложений и решения сложных задач.

✨ Ключевые особенности и возможности

Архитектура смешанного экспертного подхода (Mixture-of-Experts, MoE): Использует 128 специализированных экспертов Для повышения производительности, динамически задействуются соответствующие знания для каждой задачи.
Мультимодальная поддержка: Обеспечивает бесперебойную обработку обоих процессов. текст и изображения через 12 языковчто обеспечивает более насыщенное взаимодействие и более широкие возможности применения.
Экономически эффективное развертывание: Оптимизировано с помощью Квантование FP8, обеспечивая эффективное использование ресурсов и снижение эксплуатационных расходов без ущерба для производительности.

💡 Предполагаемые области применения

Решение сложных задач: Профессионально справляется с задачами. сложные задачи на логическое мышлениечто делает его идеальным для научных исследований, анализа данных и стратегического планирования.
Генерация и анализ кода: Обладает отличными навыками создания, отладки и понимания сложных структур кода в различных языках программирования.
Разнообразные мультимодальные приложения: Силы многоязычные ассистенты, создание креативного контента (например, визуальное повествование) и передовые приложения для программирования.

⚙️ Технические характеристики

Архитектура: Создана на основе надежной системы управления экспертными группами (Mixture-of-Experts, MoE) от Meta, включающей в себя огромный пул экспертов. 128 экспертовЭто позволяет динамически активировать параметры из общего набора в зависимости от конкретной задачи. 400 миллиардов параметров.

Тренировочные данные: Обучение проводилось на тщательно подобранных наборах данных, включающих обширные многоязычные корпуса, разнообразные наборы изображений и сложные примеры синтетического мышления, что обеспечивает широкие возможности и надежность.

🚀 Использование и интеграция

Примеры кода: Разработчики могут интегрировать Llama 4 Maverick в свои проекты, используя привычные структуры API. Ниже приведён пример фрагмента кода:

 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": "Вы полезный помощник."}, {"role": "user", "content": "Просто объясните квантовую запутанность."} ] ) print(response.choices[0].message.content)

Документация по API: Для получения более подробной информации об интеграции, конечных точках и расширенных функциях, пожалуйста, обратитесь к нашему Документация по API.

🔒 Этические нормы и лицензирование

Этическое применение: Llama 4 Maverick включает в себя надежные средства защиты от неправомерного использования, в том числе механизмы против создания вредоносного контента и обеспечения конфиденциальности пользователей при интеграции инструментов. Наша цель — ответственное внедрение ИИ.

Лицензирование: Llama 4 Maverick работает в соответствии с Пользовательская лицензия сообщества Llama 4содействуя широкому доступу и совместной разработке в рамках сообщества искусственного интеллекта.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В: В чём основное преимущество архитектуры Mixture-of-Experts в Llama 4 Maverick?

A: Архитектура MoE позволяет Llama 4 Maverick активировать только подмножество из 400 миллиардов параметров (17 миллиардов на токен) для решения конкретной задачи, что делает её значительно более эффективной и производительной, чем модели, которые задействуют все параметры одновременно, особенно для сложных рассуждений и программирования.

В: Поддерживает ли Llama 4 Maverick несколько языков для многомодальных задач?

A: Да, Llama 4 Maverick разработана для обработки текста и изображений на 12 различных языках, что позволяет создавать по-настоящему глобальные мультимодальные приложения, такие как многоязычные помощники и визуальное повествование.

В: Как Llama 4 Maverick обеспечивает экономическую эффективность?

A: Экономическая эффективность достигается за счет квантования FP8, метода, который снижает точность числовых значений в модели. Это приводит к меньшему потреблению памяти и более быстрым вычислениям без существенного снижения производительности, оптимизируя затраты на развертывание.

В: Для каких видов применения лучше всего подходит Llama 4 Maverick?

А: Он превосходно справляется с решением сложных задач, генерацией и анализом сложного кода, а также с разнообразными многомодальными приложениями. Это включает в себя создание креативного контента, интеллектуальных многоязычных помощников и сложные приложения для программирования, требующие глубокого понимания и навыков генерации кода.