



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}")
- 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 300 多种模型供您集成到您的应用程序中。


产品详情
Llama 4 Scout:轻量级、多模态人工智能强机
Llama 4 Scout 是一款先进、轻量级的多模态 AI 模型,旨在无缝处理文本和图像数据。它以最佳效率为设计目标,可在单个 Nvidia H100 GPU 上运行,并拥有高达 100 万个标记的惊人上下文窗口,使其成为处理高度复杂和数据密集型任务的理想选择。
主要特点
🚀超大 100 万个令牌上下文窗口: 支持多达 100 万个令牌,解锁了广泛的多文档摘要和复杂的长代码推理功能。
⚡优化GPU性能: 仅需一块Nvidia H100 GPU即可高效运行,确保高性能和最小资源消耗。
💡多功能多模态处理: 能够无缝处理文本和图像输入,显著扩展了其在各个领域的应用范围。
预期用途
- 📄高级多文档摘要: 高效地从众多文档中提炼信息,提供连贯、准确的摘要。
- 💻全面的代码分析: 有助于深入理解、推理和分析大型复杂代码库。
- 🧠智能内容解析: 处理海量的文本和图像数据,用于各种应用,从数据提取到知识图谱构建。
技术规格
建筑学
Llama 4 Scout 采用 Meta 的尖端混合专首页 (MoE) 框架,具有 1090 亿个活跃参数。它利用 16 个专业专首页进行动态的、特定任务的激活,从而提高效率和性能。
训练数据
经过精心挑选的数据集进行训练,涵盖了各种多语言语料库、广泛的图像数据集和复杂的合成推理示例,以确保在各种任务中都能表现出稳健而多样的性能。
使用方法和指南
代码示例
开发者可以使用提供的代码示例集成 Llama 4 Scout。以下是常见 API 交互的占位符:
API 文档
有关完整的技术规格和集成指南,请参阅 Llama 4 Scout API 文档详细信息很容易获取。
伦理准则
🔒Llama 4 Scout 开发时融入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保障用户隐私。我们致力于促进负责任的 AI 部署。
许可
⚖️Llama 4 Scout 采用自定义 Llama 4 社区许可证,促进开发者社区内负责任和协作的使用。
常见问题解答 (FAQ)
1. 什么是 Llama 4 Scout?
Llama 4 Scout 是一款轻量级的多模态 AI 模型,旨在高效处理文本和图像数据,具有较大的上下文窗口,并在单个 GPU 上优化了性能。
2. Llama 4 Scout 的主要技术规格是什么?
它支持高达 100 万个令牌上下文窗口,可在单个 Nvidia H100 GPU 上运行,并利用 Meta 的混合专首页 (MoE) 框架,具有 1090 亿个活动参数。
3. Llama 4 Scout 的主要应用领域是什么?
它的主要应用包括多文档摘要、综合代码分析以及文本和图像数据的智能内容解析。
4. Llama 4 Scout 如何解决伦理问题?
Llama 4 Scout 包含强大的安全措施,可防止有害内容的生成,并在工具集成过程中保护用户隐私,体现了对符合伦理的人工智能的坚定承诺。
5. 我在哪里可以找到详细的 API 文档?
提供详细的 API 文档 这里提供全面的集成和使用指南。



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