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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}")
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供超过 300 种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
隆重推出 Llama 4 Maverick：下一代人工智能模型
Llama 4 Maverick 是一款功能强大且高效的 AI 模型，旨在突破大型语言模型的界限。它采用了一种创新性的方法。 混合专首页（MoE）架构 在复杂的推理和编码任务中表现出无与伦比的性能，通常超越 GPT-4o 和 Gemini 2.0 等领先模型。
总计约 4000亿个参数Llama 4 Maverick 仅智能激活 每个Tokens有 170 亿个活跃参数。该设计确保了卓越的效率，同时保持了强大的计算能力，使其成为尖端多模态应用和高级问题解决的理想选择。
✨ 主要特性和功能
- 混合专首页（MoE）架构： 利用 128名专业专首页 为了提高性能，动态地将相关知识应用于每个任务。
- 多模态支持： 无缝处理两者 文字和图片 穿过 12种语言从而实现更丰富的互动和更广泛的应用可能性。
- 经济高效的部署： 已优化 FP8 量化确保高效利用资源并降低运营成本，同时不牺牲性能。
💡 预期用途
- 复杂问题解决： 熟练处理 高级推理任务因此，它非常适合科学研究、数据分析和战略规划。
- 代码生成与分析： 擅长创建、调试和理解各种编程语言的复杂代码结构。
- 多种多模式应用： 权力 多语言助手，创意内容生成 （例如，视觉叙事）和高级编程应用。
⚙️ 技术规格
建筑学： 基于 Meta 强大的混合专首页 (MoE) 框架构建，拥有庞大的专首页池 128位专首页这使得可以根据具体任务动态地激活总参数。 4000亿个参数数量。
训练数据： 使用精心整理的数据集进行训练，其中包括广泛的多语言语料库、多样化的图像数据集和复杂的合成推理示例，以确保广泛的能力和鲁棒性。
🚀 使用与集成
代码示例： 开发者可以使用熟悉的 API 结构将 Llama 4 Maverick 集成到他们的项目中。以下是一个示例代码片段：
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": "You are a help help assistant."}, {"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement simple."} ] ) print(response.choices[0].message.content) API文档： 有关集成、端点和高级功能的详细信息，请参阅我们的 API 文档。
🔒 道德准则与许可
合乎道德的使用： Llama 4 Maverick 集成了强大的安全保障措施以防止滥用，包括防止生成有害内容以及在工具集成过程中确保用户隐私的机制。我们致力于负责任地部署人工智能。
许可： Llama 4 Maverick 在一首页公司运营 自定义羊驼 4 社区许可证促进人工智能社区的广泛参与和协作开发。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
问：Llama 4 Maverick 的混合专首页架构的主要优势是什么？
答：MoE 架构允许 Llama 4 Maverick 仅激活其 4000 亿个参数（每个 token 170 亿个）的子集来执行给定任务，这使其比一次性启用所有参数的模型效率更高、性能更强，尤其是在复杂的推理和编码方面。
问：Llama 4 Maverick 是否支持多模态任务中的多种语言？
答：是的，Llama 4 Maverick 旨在处理 12 种不同语言的文本和图像，从而实现真正的全球多模态应用，例如多语言助手和视觉故事讲述。
问：Llama 4 Maverick 如何确保成本效益？
答：它通过FP8量化实现成本效益，该技术降低了模型中数值的精度。这可以降低内存使用量并加快计算速度，而不会显著降低性能，从而优化部署成本。
问：Llama 4 Maverick 最适合哪些类型的应用？
答：它擅长解决复杂问题、高级代码生成和分析，以及各种多模态应用。这包括创意内容生成、智能多语言助手，以及需要深刻理解和生成能力的复杂编码应用。
