Llama 4 Maverick 17B-128E es el modelo Llama 4 más grande y capaz, que ofrece capacidades de programación, razonamiento y procesamiento de imágenes. Cuenta con una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) con 17,000 millones de parámetros activos de un total de 400,000 millones de parámetros y 128 expertos. Llama 4 Maverick 17B-128E usa capas densas y de MoE alternadas, en las que cada token activa un experto compartido más uno de los 128 expertos que se enrutan. El modelo se entrenó previamente en 200 idiomas y se optimizó para interacciones de chat de alta calidad a través de un flujo de trabajo posterior al entrenamiento perfeccionado.
Llama 4 Maverick 17B-128E es multimodal y es adecuado para la generación avanzada de subtítulos de imágenes, el análisis, la comprensión precisa de imágenes, las preguntas y respuestas visuales, la generación de texto creativo, los asistentes de IA de uso general y los chatbots sofisticados que requieren inteligencia de primer nivel y comprensión de imágenes.
Especificaciones de la API administrada (MaaS)
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| ID de modelo | llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas |
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| Etapa de lanzamiento | DG | |
| Entradas y salidas compatibles |
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| Funciones |
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| Tipos de uso |
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| Fecha límite de conocimiento | Agosto de 2024 | |
| Versiones |
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| Regiones admitidas | ||
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Disponibilidad del modelo |
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Procesamiento de AA |
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| Límites de cuota |
us-east5:
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| Precios | Consulta la página de precios. | |
Implementa el modelo por tu cuenta
Para implementar el modelo por tu cuenta, navega a la tarjeta del modelo Llama 4 Maverick 17B-128E en la consola de Model Garden y haz clic en Implementar modelo. Para obtener más información sobre la implementación y el uso de modelos de socios, consulta Implementa un modelo de socio y realiza solicitudes de predicción.
Consideraciones
- Puedes incluir un máximo de tres imágenes por solicitud.
- A diferencia de las versiones anteriores, el extremo de MaaS no usa Llama Guard. Para usar Llama Guard, impleméntalo desde Model Garden y, luego, envía las instrucciones y las respuestas a ese extremo. Sin embargo, en comparación con Llama 4, LlamaGuard tiene un contexto más limitado (128,000) y solo puede procesar solicitudes con una sola imagen al comienzo de la instrucción.
- No se admiten las predicciones por lotes.